要在Lambda函数中获取AWS Redshift集群凭据，你可以使用AWS Secrets Manager来存储和管理凭据，并通过Lambda函数来访问这些凭据。下面是一个示例代码，展示了如何在Lambda函数中获取AWS Redshift集群凭据：

import boto3
import json

def lambda_handler(event, context):
    # 获取AWS Secrets Manager客户端
    secretsmanager_client = boto3.client('secretsmanager')
    
    # 获取凭据值
    response = secretsmanager_client.get_secret_value(SecretId='your-redshift-credentials-secret-id')
    secret_value = json.loads(response['SecretString'])
    
    # 提取凭据信息
    redshift_credentials = {
        'username': secret_value['username'],
        'password': secret_value['password'],
        'host': secret_value['host'],
        'port': secret_value['port'],
        'dbname': secret_value['dbname']
    }
    
    # 在Lambda函数中使用凭据连接到AWS Redshift
    # 这里只是一个示例，你可以根据实际需求使用Redshift连接库进行连接操作
    # 例如，使用psycopg2库连接到Redshift数据库
    import psycopg2
    
    conn = psycopg2.connect(
        host=redshift_credentials['host'],
        port=redshift_credentials['port'],
        dbname=redshift_credentials['dbname'],
        user=redshift_credentials['username'],
        password=redshift_credentials['password']
    )
    
    # 执行你的Redshift查询等操作
    # ...
    
    # 关闭数据库连接
    conn.close()
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Redshift connection and query executed successfully'
    }

在这个示例中，你需要替换your-redshift-credentials-secret-id为你在AWS Secrets Manager中存储凭据的密钥ID。此外，你还需要根据自己的需求修改连接到Redshift数据库的代码。

记得在Lambda函数的执行角色中添加适当的权限，使其能够访问AWS Secrets Manager服务以及连接到Redshift数据库的必要权限。