在AWS Glue完成之后，您可以使用AWS Glue提供的Python库来执行SQL脚本或存储过程。下面是一个使用AWS Glue DataBrew作业执行SQL脚本的示例代码：

import boto3

# 创建AWS Glue DataBrew的AWS Glue客户端
glue_client = boto3.client('gluedatabrew')

def execute_sql_script(job_name, script_location, database_name):
    # 创建AWS Glue DataBrew作业
    create_job_response = glue_client.create_job(
        Name=job_name,
        Type='PROFILE',
        RoleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/AWSGlueDataBrewServiceRole',
        LogSubscription='ENABLE',
        Command={
            'Name': 'glueetl',
            'ScriptLocation': script_location,
            'PythonVersion': '3'
        },
        DataCatalogOutputs=[
            {
                'DatabaseName': database_name,
                'TableName': 'output_table'
            }
        ]
    )

    # 启动 AWS Glue DataBrew 作业
    start_job_run_response = glue_client.start_job_run(
        Name=create_job_response['Name']
    )

    # 等待作业完成
    waiter = glue_client.get_waiter('job_run_complete')
    waiter.wait(JobName=create_job_response['Name'])

    # 检查作业运行状态
    get_job_run_response = glue_client.get_job_run(
        JobName=create_job_response['Name'],
        RunId=start_job_run_response['RunId']
    )

    if get_job_run_response['JobRun']['JobRunState'] == 'SUCCEEDED':
        print('作业执行成功')
    else:
        print('作业执行失败')


# 使用示例
execute_sql_script('my_sql_job', 's3://my-bucket/sql_script.sql', 'my_database')

在上面的示例中，您需要提供AWS Glue DataBrew的AWS Glue客户端，并使用create_job方法创建一个作业。在作业的Command参数中，指定了SQL脚本的位置，DataCatalogOutputs 参数指定了输出结果的数据库和表名。然后使用start_job_run方法启动作业运行，使用get_waiter方法等待作业完成。最后，检查作业运行状态，如果成功则输出作业执行成功，否则输出作业执行失败。

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据自己的具体情况进行调整。