要在步骤函数中执行 AWS 批处理作业并获取执行结果，可以按照以下步骤进行操作。

首先，您需要创建一个步骤函数，并定义一个或多个步骤。在其中一个步骤中，您可以使用 AWS SDK 或 AWS CLI 调用 AWS 批处理的 SubmitJob API 来提交批处理作业。提交作业时，您会收到一个作业标识符（jobId）。

下面是一个使用 AWS SDK for Python (Boto3) 的示例代码，用于在步骤函数中提交 AWS 批处理作业：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    client = boto3.client('batch')
    
    response = client.submit_job(
        jobQueue='my-job-queue',
        jobName='my-job',
        jobDefinition='my-job-definition',
        parameters={
            'param1': 'value1',
            'param2': 'value2'
        }
    )
    
    jobId = response['jobId']
    
    return {
        'jobId': jobId
    }

在上述代码中，我们使用 boto3.client('batch') 创建一个 AWS Batch 的客户端，并使用 submit_job 方法提交批处理作业。您需要提供作业队列（jobQueue）、作业名称（jobName）和作业定义（jobDefinition）等参数。

提交作业后，您可以在步骤函数中添加等待步骤，以等待作业完成。等待作业完成后，您可以使用 AWS 批处理的 DescribeJobs API 来获取作业的执行结果。

以下是一个使用 Boto3 的示例代码，用于在步骤函数中等待并获取 AWS 批处理作业的执行结果：

import boto3
import time

def lambda_handler(event, context):
    client = boto3.client('batch')
    
    jobId = event['jobId']
    
    while True:
        response = client.describe_jobs(
            jobs=[jobId]
        )
        
        jobStatus = response['jobs'][0]['status']
        
        if jobStatus == 'SUCCEEDED':
            # 作业执行成功
            result = response['jobs'][0]['container']['exitCode']
            return {
                'result': result
            }
        elif jobStatus == 'FAILED':
            # 作业执行失败
            errorMessage = response['jobs'][0]['statusReason']
            return {
                'errorMessage': errorMessage
            }
        
        # 作业尚未完成，等待一段时间后继续检查
        time.sleep(10)

在上述代码中，我们使用 boto3.client('batch') 创建一个 AWS Batch 的客户端，并使用 describe_jobs 方法来获取作业的状态。如果作业的状态是 "SUCCEEDED"，则表示作业执行成功，我们可以获取作业的执行结果；如果作业的状态是 "FAILED"，则表示作业执行失败，我们可以获取错误信息。如果作业的状态是其他值，则表示作业尚未完成，我们可以等待一段时间后继续检查。

您可以根据自己的需求进行调整和扩展上述示例代码。希望这可以帮助到您！