Python写的自动化脚本和RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）在实现自动化任务时有一些区别，主要体现在以下几个方面：

技术实现方式：

Python自动化脚本：通过编写Python代码来实现自动化任务。Python作为一种编程语言，具有丰富的库和框架，可以实现各种复杂的自动化操作，如网络爬虫、数据处理等。

RPA：RPA通常是通过图形化界面来设计和配置自动化流程，用户无需编写代码。RPA工具会模拟人类在软件系统中的交互操作，如鼠标点击、键盘输入等，从而实现自动化任务。

应用范围：

Python自动化脚本：Python脚本的应用范围非常广泛，几乎可以应用于任何需要自动化的场景，包括网络爬虫、数据分析、自动化测试等。

RPA：RPA主要应用于企业级业务流程的自动化，如财务、人力资源、客户服务等。RPA更适合处理跨多个应用程序和系统的流程，尤其是那些涉及大量重复性、规则性任务的流程。

灵活性和扩展性：

Python自动化脚本：Python作为一种编程语言，具有很高的灵活性和扩展性。用户可以根据需要自定义函数和模块，实现更复杂的自动化逻辑。

RPA：RPA工具的灵活性和扩展性相对有限，因为它们通常是基于预定义的操作和流程来执行自动化任务。虽然RPA工具也提供了一定的自定义功能，但相对于Python脚本来说，其灵活性和扩展性较低。

学习和使用难度：

Python自动化脚本：学习Python编程需要一定的时间和精力，尤其是对于那些没有编程经验的人来说。但是，一旦掌握了Python编程基础，就可以编写出强大的自动化脚本。

RPA：RPA工具的学习和使用难度相对较低，因为它们通常提供了直观易用的图形化界面。用户可以通过拖拽和配置的方式快速创建自动化流程，无需具备编程知识。

Python写的自动化脚本和RPA在实现自动化任务时各有优势。选择哪种方式取决于具体的业务需求、技术背景以及学习成本等因素。