要使用Apache Beam Python SDK从GCS读取GZIP压缩的Parquet文件，可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保已经安装了Apache Beam Python SDK和相关依赖项。可以使用以下命令安装Apache Beam：

pip install apache-beam[gcp]

接下来，导入所需的模块和类：

import apache_beam as beam
from apache_beam.io import ReadFromText
from apache_beam.io import ReadFromParquet

然后，定义一个函数来解析Parquet文件中的记录：

def parse_record(record):
    # 解析记录的逻辑
    # 返回解析后的记录

接下来，创建一个Apache Beam管道：

with beam.Pipeline() as pipeline:
    # 从GCS读取GZIP压缩的Parquet文件
    records = (
        pipeline
        | 'Read Parquet' >> ReadFromParquet('gs://bucket/path/to/file.parquet.gz')
        | 'Parse Record' >> beam.Map(parse_record)
    )

在上面的代码中，将gs://bucket/path/to/file.parquet.gz替换为实际的GCS路径。

最后，可以通过迭代records来处理解析后的记录：

for record in records:
    # 处理解析后的记录的逻辑

完整示例代码如下：

import apache_beam as beam
from apache_beam.io import ReadFromText
from apache_beam.io import ReadFromParquet

def parse_record(record):
    # 解析记录的逻辑
    # 返回解析后的记录

with beam.Pipeline() as pipeline:
    # 从GCS读取GZIP压缩的Parquet文件
    records = (
        pipeline
        | 'Read Parquet' >> ReadFromParquet('gs://bucket/path/to/file.parquet.gz')
        | 'Parse Record' >> beam.Map(parse_record)
    )

    for record in records:
        # 处理解析后的记录的逻辑

请注意，上述示例代码仅提供了一个框架，您需要根据自己的需求来实现parse_record函数和处理解析后记录的逻辑。