在AWS Glue中，可以使用DynamicFrame API来逐行处理记录进行插入、更新和删除操作。下面是一个示例代码，演示如何使用AWS Glue逐行处理记录进行插入、更新和删除。

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

# 初始化SparkContext
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)

# 从命令行参数中获取参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

# 创建DynamicFrame
input_dyf = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "my_database", table_name = "my_table")

# 定义插入、更新和删除的条件
insert_condition = F.lit(False)
update_condition = F.lit(False)
delete_condition = F.lit(False)

# 定义插入、更新和删除的转换函数
def insert_transform(dynamicRecord):
    # 在这里执行插入操作的逻辑，比如将记录写入目标表
    pass

def update_transform(dynamicRecord):
    # 在这里执行更新操作的逻辑，比如更新目标表中的记录
    pass

def delete_transform(dynamicRecord):
    # 在这里执行删除操作的逻辑，比如从目标表中删除记录
    pass

# 应用插入、更新和删除的转换
insert_dyf = Filter.apply(frame = input_dyf, f = insert_condition)
update_dyf = Filter.apply(frame = input_dyf, f = update_condition)
delete_dyf = Filter.apply(frame = input_dyf, f = delete_condition)

insert_dyf.foreach(insert_transform)
update_dyf.foreach(update_transform)
delete_dyf.foreach(delete_transform)

# 提交作业
job.commit()

在上述代码中，首先通过create_dynamic_frame.from_catalog方法创建了一个DynamicFrame，表示输入数据。然后，定义了插入、更新和删除的条件，即insert_condition、update_condition和delete_condition。接下来，定义了执行插入、更新和删除操作的转换函数insert_transform、update_transform和delete_transform。然后，使用Filter.apply方法根据条件过滤DynamicFrame，得到需要进行插入、更新和删除操作的子集。最后，通过foreach方法对每条记录应用相应的转换函数，执行插入、更新和删除操作。

请注意，上述代码仅是一个示例，实际操作中可能需要根据具体需求进行适当修改。