AWS Quicksight是一种用于数据分析和可视化的云服务。在AWS Quicksight中，表格被称为数据集（dataset）。以下是一个解决方法，展示如何获取并展示前10张表格的代码示例：

1. 使用AWS SDK或AWS CLI连接到AWS Quicksight。
2. 使用ListDataSets API获取所有的数据集（表格）列表。
3. 根据需要排序数据集列表。
4. 选择前10个数据集。
5. 对于每个数据集，可以使用DescribeDataSet API获取更多详细信息，或者直接使用数据集的ARN（Amazon Resource Name）。
6. 使用获取到的数据集的ARN，可以使用CreateDataSet API创建一个新的数据集对象。
7. 使用CreateIngestion API将数据加载到数据集中。
8. 使用CreateDataSource API创建数据源对象。
9. 使用CreateAnalysis API创建分析对象。
10. 使用CreateDashboard API创建仪表板对象。

以下是一个使用Python和Boto3（AWS SDK for Python）的示例代码：

import boto3

# Connect to AWS Quicksight
quicksight = boto3.client('quicksight', region_name='us-west-2')

# List all datasets
response = quicksight.list_data_sets()

# Sort datasets by name
datasets = response['DataSetSummaries']
datasets.sort(key=lambda x: x['Name'])

# Get the first 10 datasets
top_10_datasets = datasets[:10]

# For each dataset, create a new dataset object and ingest data
for dataset in top_10_datasets:
    dataset_arn = dataset['Arn']

    # Create a new dataset object
    create_dataset_response = quicksight.create_data_set(
        AwsAccountId='123456789012',
        DataSetId=dataset['DataSetId'],
        Name=dataset['Name'],
        PhysicalTableMap={},
        LogicalTableMap={}
    )
    
    # Ingest data into the dataset
    create_ingestion_response = quicksight.create_ingestion(
        AwsAccountId='123456789012',
        DataSetId=dataset['DataSetId'],
        IngestionId='12345678-1234-1234-1234-123456789012',
        IngestionMode='SPICE',
        S3Source={
            'DataSourceArn': 'arn:aws:s3:::bucket-name',
            'UploadSettings': {
                'Format': 'CSV',
                'StartFromRow': 1,
                'ContainsHeader': True
            }
        }
    )
    
    # Create a data source object
    create_datasource_response = quicksight.create_data_source(
        AwsAccountId='123456789012',
        DataSourceId=dataset['DataSetId'],
        Name=dataset['Name'],
        Type='SPICE',
        DataSourceParameters={
            'SPICEParameters': {
                'DataSetArn': dataset_arn
            }
        }
    )
    
    # Create an analysis object
    create_analysis_response = quicksight.create_analysis(
        AwsAccountId='123456789012',
        AnalysisId=dataset['DataSetId'],
        Name=dataset['Name'],
        SourceEntity={
            'SourceTemplate': {
                'DataSetReferences': [
                    {
                        'DataSetPlaceholder': 'placeholder',
                        'DataSetArn': dataset_arn
                    }
                ],
                'Arn': 'arn:aws:quicksight:us-west-2:123456789012:template/template-id'
            }
        }
    )
    
    # Create a dashboard object
    create_dashboard_response = quicksight.create_dashboard(
        AwsAccountId='123456789012',
        DashboardId=dataset['DataSetId'],
        Name=dataset['Name'],
        SourceEntity={
            'SourceTemplate': {
                'DataSetReferences': [
                    {
                        'DataSetPlaceholder': 'placeholder',
                        'DataSetArn': dataset_arn
                    }
                ],
                'Arn': 'arn:aws:quicksight:us-west-2:123456789012:template/template-id'
            }
        }
    )

请注意，上述代码示例是一个简化的版本，仅用于演示目的。根据实际需求，您可能需要对代码进行修改和优化。另外，请确保您已正确配置AWS凭证和权限，并将代码中的占位符值（如账户ID、ARN、桶名称等）替换为您自己的值。