在 Apache Beam Python 中可以使用 csv 模块来处理 CSV 文件。以下是一个使用 csv 模块和 Apache Beam Python 读取 CSV 文件的示例代码：

import csv
import apache_beam as beam

class PrintData(beam.DoFn):
    def process(self, element):
        print(element)

with beam.Pipeline() as pipeline:
    (pipeline
        | 'Read CSV' >> beam.io.ReadFromText('input.csv', skip_header_lines=1)
        | 'Parse CSV' >> beam.Map(lambda line: next(csv.reader([line])))
        | 'Print Data' >> beam.ParDo(PrintData())
    )

此代码示例中，首先使用beam.io.ReadFromText读取 CSV 文件中的每一行（通过 skip_header_lines=1 参数跳过第一行标题），然后使用 Lambda 函数和 csv 模块将 CSV 行数据解析为列表。最后使用 beam.ParDo 将数据打印出来。

这种方法的好处是可以在 Python 中使用 csv 模块的优势，同时利用 Apache Beam 的分布式计算来处理 CSV 文件，减少了内存和 CPU 的使用。

需要注意的是，如果 CSV 文件非常大，可能需要将数据缓存到磁盘上，或者对数据进行分片处理以加快处理速度。