是的，AWS Glue的Python Shell作业可以调用AWS Glue Spark作业。以下是一个使用Python Shell作业调用Spark作业的代码示例：

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

# 获取Glue作业参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 创建Spark和Glue上下文
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)

# 创建Spark作业
job = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "my_database", table_name = "my_table")

# 运行Spark作业
transformed_data = job.apply_mapping([("column1", "string", "new_column1", "string")])

# 将结果写入目标表
glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog(frame = transformed_data, database = "my_database", table_name = "target_table")

# 提交作业
glueContext.commit()

在上面的示例中，我们首先导入了所需的模块，然后获取了Glue作业的参数。接下来，我们创建了SparkContext和GlueContext。然后，我们使用create_dynamic_frame.from_catalog方法创建了一个Spark作业。我们还可以对Spark作业进行任何其他的转换操作。最后，我们使用write_dynamic_frame.from_catalog方法将结果写入目标表，并通过commit方法提交作业。

请注意，上述代码中的my_database和my_table是示例中的数据库和表名，你需要将其替换为你自己的数据库和表名。

希望这个代码示例能帮助到你！