Apache Beam是一个用于大规模数据处理的开源框架，它支持多种编程语言，包括Python。在Python中使用Apache Beam，可以使用Apache Beam SDK提供的一些方法来进行数据处理。

下面是一些Apache Beam Python 3.x方法的范围，以及包含代码示例的解决方法：

1. 创建Pipeline对象：

import apache_beam as beam

with beam.Pipeline() as pipeline:
    # 数据处理代码

2. 读取数据源：

data = pipeline | 'Read from source' >> beam.io.ReadFromText('input.txt')

3. 转换数据：

transformed_data = data | 'Transform data' >> beam.Map(lambda x: x.upper())

4. 对数据进行分组：

grouped_data = data | 'Group data' >> beam.GroupByKey()

5. 对数据进行聚合操作：

aggregated_data = data | 'Aggregate data' >> beam.CombinePerKey(sum)

6. 将数据写入到输出源：

transformed_data | 'Write to output' >> beam.io.WriteToText('output.txt')

7. 运行Pipeline：

pipeline.run()

这些是Apache Beam Python 3.x的一些常用方法和示例。根据你的具体需求，你可以使用这些方法进行数据处理和转换。