下面是一个使用Apache Beam Python的窗口和GroupByKey的代码示例：

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions

# 定义一个自定义窗口函数
class CustomWindowFn(beam.transforms.window.WindowFn):
    def assign(self, context):
        return beam.window.GlobalWindow()

    def get_window_coder(self):
        return beam.coders.GlobalWindowCoder()

# 创建一个Pipeline
options = PipelineOptions()
p = beam.Pipeline(options=options)

# 读取输入数据
input_data = p | beam.Create([(1, 'apple'), (2, 'banana'), (3, 'orange'), (4, 'apple'), (5, 'banana')])

# 将输入数据转换为键值对，以便进行GroupByKey操作
key_value_pairs = input_data | beam.Map(lambda x: (x[1], x[0]))

# 使用自定义窗口函数进行窗口操作
windowed_data = key_value_pairs | beam.WindowInto(CustomWindowFn())

# 对窗口数据进行GroupByKey操作
grouped_data = windowed_data | beam.GroupByKey()

# 输出结果
grouped_data | beam.Map(print)

# 运行Pipeline
result = p.run()
result.wait_until_finish()

在这个示例中，我们首先定义了一个自定义窗口函数CustomWindowFn，该函数将所有输入数据放入一个全局窗口。然后，我们创建一个Pipeline，并使用beam.Create读取输入数据。然后，我们将输入数据转换为键值对，并使用CustomWindowFn对数据进行窗口操作。最后，我们使用GroupByKey对窗口数据进行分组操作，并将结果输出到控制台。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行更复杂的窗口和GroupByKey操作。