本文系统回答“Python如何衡量”的问题：以明确目标与可解释指标为起点，围绕性能、代码复杂度、数据与模型质量及可观测性构建度量框架，采用基准测试与分析器采集可靠数据，并把结果纳入CI/CD与项目管理形成持续改进闭环。文章强调时间与内存、尾延迟与吞吐的性能评估，圈复杂度与可维护性指数的静态分析，缺失率与漂移的数据信号，以及日志、指标与追踪的运行时可观测性；同时给出工具对比与落地案例，并引用权威方法论作为支撑。通过将度量与SLO及工作项管理联动（可在协作中使用PingCode），实现从发现问题到优化交付的闭环，并预测可观测性与AIOps将推动Python衡量的自动化与智能化。