Apache Beam的GroupByKey操作不会产生输出，它只用于将具有相同键的元素进行分组。要输出分组后的结果，可以使用ParDo操作来处理每个分组。以下是一个代码示例：

import apache_beam as beam

# 创建一个PTransform来执行GroupByKey操作
class GroupByFn(beam.DoFn):
    def process(self, element):
        # 返回一个元组，其中第一个元素是键，第二个元素是元素本身
        yield (element['key'], element)

# 创建一个PTransform来处理每个分组
class ProcessGroupsFn(beam.DoFn):
    def process(self, element):
        # 输出分组的结果
        yield element

# 创建Pipeline
with beam.Pipeline() as p:
    # 创建示例数据
    data = [{'key': 'A', 'value': 1}, {'key': 'B', 'value': 2}, {'key': 'A', 'value': 3}]

    # 将数据转换为PCollection
    input_data = p | beam.Create(data)

    # 执行GroupByKey操作
    grouped_data = input_data | beam.ParDo(GroupByFn()) | beam.GroupByKey()

    # 处理每个分组
    result = grouped_data | beam.ParDo(ProcessGroupsFn())

    # 输出结果
    result | beam.Map(print)

在上面的代码中，首先定义了两个自定义的DoFn类：GroupByFn和ProcessGroupsFn。GroupByFn用于执行GroupByKey操作，并将具有相同键的元素分组。ProcessGroupsFn用于处理每个分组，并将结果输出。然后，在Pipeline中创建了一个示例数据集，并使用ParDo和GroupByKey操作对数据进行分组。最后，使用ParDo操作处理每个分组，并通过beam.Map(print)输出结果。