本文围绕让Python多次运行的核心方法给出分层实践：在同一进程内用循环与参数化脚本进行重复执行；在操作系统层通过cron与Windows任务计划程序实现定时；在应用内借助APScheduler或schedule进行细粒度调度；在规模化场景以Celery、Airflow与Kubernetes CronJob落地队列与编排；在跨平台层面结合GitHub Actions与云端事件触发器形成自动化闭环。文章强调幂等、日志与资源释放的重要性，并给出选择指引与落地路线，建议根据场景与治理需求逐步演进；在研发协作中可将重复执行与项目管理平台集成，提升透明度与效率。