Apache Beam Python SDK提供了对withAllowedLateness的支持。withAllowedLateness允许您为窗口设置一个允许延迟的时间，以处理迟到的数据。

以下是一个示例代码，展示了如何在Python中使用withAllowedLateness：

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

# 定义一个自定义的DoFn来处理每个元素
class MyDoFn(beam.DoFn):
    def process(self, element, window=beam.DoFn.WindowParam):
        # 处理数据
        ...

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

# 从某个数据源读取数据
data = p | beam.io.ReadFromText('input.txt')

# 将数据按照指定的key进行分组
grouped_data = data | beam.Map(lambda x: (x['key'], x))

# 将数据进行窗口化，每5分钟为一个窗口
windowed_data = grouped_data | beam.WindowInto(beam.window.FixedWindows(5 * 60))

# 处理每个窗口中的数据，使用withAllowedLateness指定允许延迟10分钟
result = windowed_data | beam.ParDo(MyDoFn()).withAllowedLateness(10 * 60)

# 将结果写入到某个存储介质
result | beam.io.WriteToText('output.txt')

# 运行Pipeline
p.run()

在上面的示例代码中，首先定义了一个自定义的DoFn类来处理每个元素。然后，创建一个Pipeline对象，并通过ReadFromText读取输入数据。接下来，使用Map操作将数据按照指定的key进行分组。然后，使用WindowInto操作将数据进行窗口化，并指定每个窗口的大小为5分钟。最后，使用ParDo操作处理每个窗口中的数据，并使用withAllowedLateness指定允许延迟10分钟。最后，将处理结果写入到某个存储介质中。

请根据您的实际需求，修改上述示例代码以适应您的应用场景。