本文详细讲解了Java开发源程序量的计算方法、主流模型对比、工具选型、行业标准参考、落地应用场景以及常见误区规避，明确物理行与逻辑行的核心差异，指出逻辑行统计模型是当前行业主流选择，结合权威报告数据与实操方案，帮助开发团队统一计算口径，精准评估项目投入与产出。

本文系统回答了在Python中统计if判断次数的可行路径：在小规模业务代码中用手动计数器或装饰器精确封装条件表达式，在大规模场景通过sys.settrace或AST源码插桩实现非侵入统一统计，在测试与CI阶段利用coverage的分支覆盖做近似趋势分析。文中强调需先明确“条件求值次数”的口径，再在精度、性能与可维护性之间权衡，并将统计数据纳入工程度量与协作流程；针对复杂度治理与可视化，建议将结果归档并与项目管理系统联动以形成改进闭环。

本文系统回答了在 Python 中如何计算行数：单文件场景推荐以文本模式逐行累加并启用通用换行处理以兼顾跨平台与性能；需要更快但仅计换行时可用二进制或 mmap；统计有效代码行数（SLOC）应使用标准库 tokenize 跳过注释与空行；跨语言与大型仓库建议通过 cloc/scc 并用 Python 脚本自动化与报表集成；同时明确编码、换行差异与过滤规则，结合团队协作系统进行度量落地以提升工程可解释性。