AWS Glue是一种完全托管的ETL（Extract, Transform, Load）服务，它可以帮助用户轻松地准备和加载数据到各种数据存储中。在AWS Glue中，可以使用Python shell来编写自定义的ETL脚本。

下面是一个示例代码，演示如何配置AWS Glue Python shell的DPU（Data Processing Unit）：

import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job

# 获取运行参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 创建SparkContext
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)
job.init(args['JOB_NAME'], args)

# 设置DPU数量
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.enabled", "false")
spark.conf.set("spark.executor.memory", "5g")
spark.conf.set("spark.yarn.executor.memoryOverhead", "1g")
spark.conf.set("spark.driver.memory", "5g")
spark.conf.set("spark.driver.maxResultSize", "5g")
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "10")

# 编写自定义ETL脚本
# ...

# 执行ETL作业
job.commit()

在上述代码中，首先导入所需的模块。然后，获取运行参数，创建SparkContext、GlueContext和SparkSession，并初始化作业。接下来，根据需求设置DPU的相关配置参数，例如executor内存、executor内存溢出、driver内存、driver最大结果大小和shuffle分区数量。最后，编写自定义ETL脚本，并提交作业。

请注意，上述代码仅演示了如何配置DPU的相关参数，实际的ETL逻辑需要根据具体的需求进行编写。