在AWS Glue中，可以使用Glue开发人员端点和Python API来创建和管理Glue爬虫。以下是一个示例代码，展示如何使用AWS Glue爬虫来推断更改的列名并将其映射到数据目录中的预定义列名。

import boto3

# 创建Glue客户端
glue_client = boto3.client('glue')

# 定义数据源和目标
database_name = 'your_database_name'
table_name = 'your_table_name'
s3_path = 's3://your_data_path'

# 创建Glue爬虫
response = glue_client.create_crawler(
    Name='your_crawler_name',
    Role='your_iam_role',
    DatabaseName=database_name,
    Targets={'S3Targets': [{'Path': s3_path}]},
    SchemaChangePolicy={'UpdateBehavior': 'UPDATE_IN_DATABASE', 'DeleteBehavior': 'DEPRECATE_IN_DATABASE'}
)

# 启动Glue爬虫
glue_client.start_crawler(
    Name='your_crawler_name'
)

# 等待爬虫完成
glue_client.get_waiter('crawler_complete').wait(
    Name='your_crawler_name',
    WaiterConfig={
        'Delay': 10,
        'MaxAttempts': 100
    }
)

# 获取爬虫的输出
response = glue_client.get_crawler(
    Name='your_crawler_name'
)

# 获取爬虫输出的列名映射
column_mapping = response['Crawler']['TableColumnMapping']

# 更新表的列名映射
glue_client.update_table(
    DatabaseName=database_name,
    TableInput={
        'Name': table_name,
        'TableType': 'EXTERNAL_TABLE',
        'Parameters': {
            'classification': 'csv',
            'columnsOrdered': 'true',
            'skip.header.line.count': '1',
            'columnsMapping': column_mapping
        }
    }
)

上述代码示例中，我们首先创建了一个Glue爬虫，将数据源指定为S3路径。在创建爬虫时，我们使用了SchemaChangePolicy参数来指定更新行为为“UPDATE_IN_DATABASE”，删除行为为“DEPRECATE_IN_DATABASE”。然后，我们启动爬虫，并等待爬虫完成。

完成后，我们使用get_crawler API获取爬虫的输出，其中包括列名的映射关系。然后，我们使用update_table API来更新数据目录中表的列名映射。

请注意，上述示例代码仅用于演示目的，实际使用时需要根据你的具体需求进行适当修改。