当使用AWS Glue来运行Python 3脚本时，有时候可能会遇到内存使用异常的问题。以下是一些可能的解决方法和代码示例：

1. 调整内存分配：你可以尝试增加AWS Glue作业的内存分配量，以更好地处理大规模数据集。可以通过在AWS Glue作业配置中选择更大的内存选项来实现。

2. 优化代码：检查你的Python代码，确保没有任何内存泄漏或其他导致内存消耗异常的问题。以下是一些常见的代码优化方法：

# 减少内存使用的代码优化示例
import pandas as pd

# 仅加载所需的列
columns_to_load = ['column1', 'column2', 'column3']
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=columns_to_load)

# 删除不再使用的对象
del df

# 使用迭代器而不是加载整个数据集
df_iterator = pd.read_csv('data.csv', iterator=True, chunksize=1000)
for chunk in df_iterator:
    # 处理数据块
    pass

3. 增加并行度：使用AWS Glue的并行功能可以将作业拆分为多个任务并同时运行，以提高性能并减少内存占用。你可以在AWS Glue作业配置中选择更高的并行度选项。

# 增加并行度的代码示例
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext

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

# 增加并行度
glueContext.setConf('spark.sql.shuffle.partitions', '10')

# 运行AWS Glue作业
...

4. 使用分区和筛选：如果你的数据集非常大，你可以考虑使用分区和筛选来减少加载到内存中的数据量。这可以通过使用AWS Glue的分区功能和筛选条件来实现。

# 使用分区和筛选的代码示例
from awsglue.transforms import Filter

# 创建动态分桶
glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "mydatabase", table_name = "mytable")

# 筛选数据
filtered_dyf = Filter.apply(frame = dynamic_frame, f = lambda x: x['column1'] == 'value')

# 从筛选后的数据中创建动态帧
glueContext.create_dynamic_frame.from_rdd(rdd = filtered_dyf.toDF().rdd, schema = filtered_dyf.schema)

以上是一些解决AWS Glue在使用Python 3时内存使用异常的方法和代码示例。根据你的具体情况，你可能需要尝试其中的一种或多种解决方法来解决问题。