要解决Lambda通过Python的boto3客户端提交批处理作业，在收到响应之前超时的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 增加作业超时时间：在提交作业时，可以通过在作业参数中设置作业超时时间来增加Lambda函数的等待时间。例如：

import boto3

def submit_batch_job(job_name, job_queue, job_definition):
    client = boto3.client('batch')
    
    response = client.submit_job(
        jobName=job_name,
        jobQueue=job_queue,
        jobDefinition=job_definition,
        timeout={
            'attemptDurationSeconds': 600 # 设置作业超时时间为600秒
        }
    )
    
    return response['jobId']

在上述示例中，将作业超时时间设置为600秒（10分钟）。根据实际需求，可以根据作业的预期执行时间来调整超时时间。

2. 增加Lambda函数的执行时间：Lambda函数默认的最大执行时间为15分钟（900秒），如果作业执行时间超过了Lambda函数的最大执行时间，可以通过增加Lambda函数的执行时间来解决。可以在Lambda函数的配置中增加超时时间，例如将超时时间设置为30分钟（1800秒）。

3. 检查Batch队列和作业定义：确保Batch队列和作业定义的资源配置足够处理作业。如果队列或作业定义的资源不足，可能导致Lambda函数在提交作业后等待超时。

4. 检查网络连接和权限设置：确保Lambda函数具有与Batch服务通信所需的正确网络连接和权限设置。例如，确保Lambda函数具有正确的IAM权限，以及可以访问Batch服务的网络连接。

通过以上解决方法，您应该能够解决Lambda通过Python的boto3客户端提交批处理作业，在收到响应之前超时的问题。