1. 任务计划程序：最传统、最官方、功能最强大的方法。
2. Python 第三方库 schedule：如果你想在 Python 脚本内部实现定时逻辑，而不依赖外部系统。
3. Python 第三方库 apscheduler：功能更强大、更专业的定时任务库，适合复杂的调度需求。

使用 Windows 任务计划程序（推荐）

这是 Windows 系统自带的功能，最稳定，也最灵活，它可以在指定时间、系统启动、用户登录等多种事件下触发程序。

优点：

• 系统级原生支持：不依赖 Python 环境，只要系统能运行脚本即可。
• 功能强大：支持复杂的触发器（每天、每周、每月、事件触发等）、条件判断（系统空闲、电源状态等）和操作设置。
• 可靠性高：由系统核心管理，不易被误关闭或干扰。
• 可视化界面：图形操作，简单直观。

缺点：

• 需要在系统层面进行配置,而不是在代码中。

详细步骤：

第1步：编写你的 Python 脚本

确保你的 Python 脚本是可独立运行的，一个简单的示例脚本 my_task.py：

# my_task.py
import datetime
import os
# 获取当前时间，用于记录日志
now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(f"任务在 {now} 开始执行！")
# --- 在这里编写你的主要任务代码 ---
# 读取一个文件，写入数据，调用API等
try:
    # 假设我们想在 D 盘根目录创建一个日志文件
    log_file_path = "D:\\my_log.txt"
    with open(log_file_path, "a", encoding="utf-8") as f:
        f.write(f"任务成功执行于: {now}\n")
    print("任务执行完毕，日志已写入。")
except Exception as e:
    print(f"任务执行出错: {e}")

第2步：打开任务计划程序

• 按 Win + S 键，搜索“任务计划程序”，然后打开它。

第3步：创建基本任务

1. 在右侧的“操作”面板中，点击“创建基本任务...”。

2. 创建任务向导会弹出。

   • 名称：给你的任务起一个有意义的名字，MyPythonScriptTask。
   • 描述：可以简单描述一下这个任务是做什么的。
   • 点击“下一步”。

第4步：设置触发器

• 选择任务开始执行的时间点,我们选择“每天”作为示例。
• 点击“下一步”。
• 设置具体的时间,开始时间”设为 22:00，并勾选“每天”。
• 点击“下一步”。

第5步：设置操作

• 选择要执行的操作,我们选择“启动程序”。
• 点击“下一步”。
• 重要：配置要启动的程序
  • 程序或脚本：这里需要填写 python.exe 的完整路径。
    • 如何找到 python.exe 的路径？在命令提示符中输入 where python，它会显示 Python 的安装路径。C:\Users\YourUser\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe。
    • 或者，你可以直接使用 py.exe，这是 Python 官方推荐的启动器，通常在环境变量中，这样更通用，不会因为 Python 版本不同而修改任务。
  • 添加参数(可选)：这里填写你的 Python 脚本的路径。D:\path\to\your\script\my_task.py。
  • 起始于(可选)：这里填写你的 Python 脚本所在的目录。D:\path\to\your\script。强烈建议填写，这可以避免脚本中因相对路径找不到文件而出错。
  • 点击“下一步”。

第6步：完成创建

• 确认信息无误后,点击“完成”。

第7步：高级设置（可选但推荐）

• 在任务计划程序库中,找到你刚刚创建的任务 MyPythonScriptTask。
• 右键点击,选择“属性”。
• 在“常规”选项卡中：
  • 勾选“不管用户是否登录都要运行”：这样即使你注销或重启电脑，任务也会在后台执行。
  • 勾选“使用最高权限运行”：可以避免因权限不足导致脚本失败。
• 在“操作”选项卡中，确保你的程序和参数都正确无误。
• 在“条件”和“设置”选项卡中，你可以进行更细致的配置，例如只有在电脑使用交流电源时才运行等。

第8步：测试

• 右键点击你的任务,选择“运行”，如果一切正常，你应该能看到命令行窗口一闪而过，D:\my_log.txt 文件被成功创建和写入。

使用 Python 第三方库 schedule

这种方法将定时逻辑完全放在 Python 代码内部，适合简单的、轻量级的定时任务。

优点：

• 代码内控制：所有逻辑都在一个文件中，易于部署和移植。
• 简单易用：API 设计非常简洁。

缺点：

• 需要程序持续运行：脚本必须一直运行才能触发下一次任务，如果脚本崩溃或关闭，定时任务就停止了。
• 不依赖系统：无法实现“开机自启”或“用户注销后运行”等系统级功能。

使用步骤：

第1步：安装 schedule 库

pip install schedule

第2步：编写脚本

# schedule_task.py
import schedule
import time
import datetime
import os
def job():
    """这是你要定时执行的任务函数"""
    now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(f"任务在 {now} 开始执行！")
    try:
        log_file_path = "D:\\my_log_schedule.txt"
        with open(log_file_path, "a", encoding="utf-8") as f:
            f.write(f"任务成功执行于: {now}\n")
        print("任务执行完毕，日志已写入。")
    except Exception as e:
        print(f"任务执行出错: {e}")
# --- 设置定时规则 ---
# 每隔10分钟执行一次
# schedule.every(10).minutes.do(job)
# 每小时执行一次
# schedule.every().hour.do(job)
# 每天上午10点30分执行
# schedule.every().day.at("10:30").do(job)
# 每周一上午执行
# schedule.every().monday.do(job)
# 每周三和周五的下午5点执行
# schedule.every().wednesday.at("17:00").do(job)
# schedule.every().friday.at("17:00").do(job)
# 为了演示，我们每5秒执行一次
schedule.every(5).seconds.do(job)
print("定时任务已启动，脚本将一直运行...")
print("按 Ctrl+C 停止。")
# --- 保持脚本运行 ---
while True:
    # 检查并执行到期的任务
    schedule.run_pending()
    # 暂停1秒，避免CPU占用过高
    time.sleep(1)

如何运行？ 直接运行这个 Python 脚本，它就会进入一个无限循环，每隔5秒（根据你的设置）调用一次 job 函数。注意：关闭这个命令行窗口，任务就会停止。

使用 Python 第三方库 APScheduler

APScheduler (Advanced Python Scheduler) 是一个功能更全面的定时任务库，比 schedule 更强大、更灵活。

优点：

• 功能强大：支持基于日期、时间间隔（cron-like）、固定时间间隔等多种调度类型。
• 持久化：可以将任务状态保存到数据库，重启后可以恢复。
• 异步支持：可以很好地与 asyncio、Twisted、Tornado 等异步框架集成。
• 分布式：可以构建分布式任务队列。

缺点：

• API 比 schedule 复杂一些。

使用步骤：

第1步：安装 APScheduler 库

pip install apscheduler

第2步：编写脚本

# apscheduler_task.py
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from datetime import datetime
import os
def my_job():
    """这是你要定时执行的任务函数"""
    now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(f"APScheduler 任务在 {now} 开始执行！")
    try:
        log_file_path = "D:\\my_log_apscheduler.txt"
        with open(log_file_path, "a", encoding="utf-8") as f:
            f.write(f"任务成功执行于: {now}\n")
        print("任务执行完毕，日志已写入。")
    except Exception as e:
        print(f"任务执行出错: {e}")
# 创建一个阻塞式调度器
scheduler = BlockingScheduler()
# --- 添加定时任务 ---
# 1. 每隔30秒执行一次
# scheduler.add_job(my_job, 'interval', seconds=30)
# 2. 每天 22:00 执行
# scheduler.add_job(my_job, 'cron', hour=22, minute=0)
# 3. 每周一、周三、周五的 9:30 执行
# scheduler.add_job(my_job, 'cron', day_of_week='mon,wed,fri', hour=9, minute=30)
# 4. 在 2025-12-31 23:59:59 这个特定时间点执行一次
# scheduler.add_job(my_job, 'date', run_date=datetime(2025, 12, 31, 23, 59, 59))
# 为了演示，我们每10秒执行一次
scheduler.add_job(my_job, 'interval', seconds=10)
print("APScheduler 定时任务已启动...")
print("按 Ctrl+C 停止。")
# 启动调度器，它会一直运行直到被手动停止
try:
    scheduler.start()
except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
    print("调度器已停止。")

如何运行？ 与方法二类似，直接运行此脚本即可。BlockingScheduler 会阻塞主线程，保持脚本运行。

总结与对比

如何选择？

• 如果你想在 Windows 系统上稳定、可靠地运行一个定时任务，特别是需要长期无人值守运行，请毫不犹豫地选择方法一：任务计划程序，这是最专业、最推荐的方式。
• 如果你只是想在开发或测试中快速实现一个简单的定时功能，或者你的应用本身就是一个持续运行的服务（如 Flask/Django 应用），那么方法二或方法三会非常方便。APScheduler 功能更全面，适合构建复杂的应用。