编程工作量的体现可以通过以下几个方面来进行评估：
功能需求
功能需求是指项目需要实现的具体功能和任务，包括界面设计、业务逻辑、数据处理等。功能需求越多、复杂度越高，编程工作量也就越大。
数据规模
数据规模是指在项目中需要处理的数据量。数据规模越大，编程工作量也就越大，因为需要设计和实现更加复杂的算法和数据结构来处理这些数据。
技术难度
技术难度是指项目所使用的技术和框架的复杂度和难度。如果项目需要使用新的技术或者复杂的算法，那么编程工作量就会增加。
工作环境
工作环境是指项目的要求和限制。有些项目可能需要在特定的硬件或操作系统上进行开发，这样就需要额外的工作来适应环境。
开发团队
开发团队的规模和经验也会对编程工作量产生影响。如果团队规模小或者经验较少，编程工作量可能会增加，因为需要花更多的时间来学习和解决问题。
代码量
代码量是工作量确定的一个重要指标。代码量取决于任务的需求和功能点的数量。通常来说，功能越多，代码量也会越大，从而工作量也会增加。同时，代码质量也是影响工作量的因素之一。
任务复杂程度
任务的复杂程度是确定工作量的一个重要因素。一个简单的任务可能只需要几行代码就可以完成，而一个复杂的任务可能需要几百甚至几千行代码。复杂的任务通常涉及多个模块、多个功能点的实现，需要更多的时间和精力来完成。
开发环境和工具
不同的编程语言和开发环境有不同的特性和语法，使用者还需要熟悉相应的工具和库。如果开发人员对所用的编程语言和开发环境不熟悉，可能需要额外的学习和调试时间，从而增加了工作量。
项目管理和团队协作
项目管理和团队协作的因素也会影响工作量的评估。合理的任务分配和有效的沟通可以提高工作效率。
其他因素
还有一些额外的因素也会影响工作量的确定，比如团队合作的程度、项目的时间限制、技术难度等。这些因素都需要在工作量评估中进行综合考量。
综合以上因素，可以通过详细的工作计划、时间安排、代码审查、以及项目管理工具来评估和量化编程工作量。实际工作中，可以根据项目的具体情况选择合适的评估方法，以确保项目能够按时完成并控制在预算范围内。