要查询考勤编程代码，你可以根据你的具体需求和技术栈选择合适的方法。以下是一些可能的查询途径：
代码编辑器或IDE
如果你使用的是集成开发环境（IDE），如Visual Studio、Eclipse或IntelliJ，你可以直接打开项目或代码文件进行查看。
如果你使用的是文本编辑器，如Notepad++、Sublime Text或Atom，你可以打开相应的文件进行查看。
在线代码查询平台
GitHub：全球最大的代码托管平台，你可以通过搜索功能找到各种考勤相关的代码库和开源项目。
Stack Overflow：一个程序员问答社区，你可以在这里找到许多关于考勤编程的问题和解决方案。
其他代码查询网站：如GitLab、Bitbucket等也提供了代码托管和查询功能。
公司内部代码库
如果你是在公司内部工作，可能公司会有内部的代码库管理系统，你可以通过公司的内部网络或代码管理平台进行查询。
询问同事或团队成员
如果你不确定如何查询，可以直接询问负责考勤系统的同事或团队成员，他们可能会提供一些指导或分享相关的代码片段。
查看相关文档和教程
网络上有许多关于考勤系统的文档和教程，这些资源通常会包含一些示例代码，你可以通过阅读这些文档和教程来学习如何实现考勤编程。
```python
import pandas as pd
读取考勤数据
data = pd.read_excel（'考勤数据.xlsx'）
统计迟到次数
late_count = len（data[data['考勤状态'] == '迟到']）
统计早退次数
early_leave_count = len（data[data['考勤状态'] == '早退']）
统计缺勤次数
absence_count = len（data[data['考勤状态'] == '缺勤']）
统计出勤率
attendance_rate = （len（data） - absence_count） / len（data） * 100
输出统计结果
print（"迟到次数：", late_count）
print（"早退次数：", early_leave_count）
print（"缺勤次数：", absence_count）
print（"出勤率：", attendance_rate, "%"）
```
这个示例代码使用了Pandas库来读取Excel数据，并使用DataFrame进行数据分析。你可以根据自己的需求修改和扩展这个代码。