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另外網站軟體工程師的薪資與熱門技術排名 - Code Gym也說明：Stack Overflow 每年都會做一份問卷調查，詢問不同領域的開發人員薪資和使用的 ... 在這前三名的類型當中，後端工程師使用的程式語言會是像Java, Python 這類的程式 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
龍華科技大學 資訊管理系碩士班 張吉成所指導 顏敏耕的 Python應用於科技公司獎工制度設計之研究 （2021），提出python薪資計算關鍵因素是什麼，來自於Python、離職率、留任率、績效考核、獎工制度。
而第二篇論文輔仁大學 資訊管理學系碩士在職專班 蔡明志所指導 簡國慶的 臉部辨識應用於人事差勤與薪資系統應用之研究方法-以ABC公司為例 （2021），提出因為有 門禁、差勤管理、人臉辨識、薪資的重點而找出了 python薪資計算的解答。
最後網站Python练习：input输入信息 - 白月黑羽則補充：题目1 你们公司每月的净利润计算公式如下( 总收入- 会计小王薪资- 餐饮费- 交通费) * 80%税费剩余请大家写Python程序，合理的使用变量和注释.
C最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
為了解決python薪資計算 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
重磅回歸！30 年功力＋30 萬冊累積銷售！ 洪錦魁老師 全新著作 ——「C」最強入門邁向頂尖高手之路 —— 王者歸來 【C 語言入門到大型專案】✕【大量完整的實例演練】✕【豐富易懂的圖例解析】 本著從 C 語言基礎數學及統計觀念說起，融入 AI 與科技新知，作者親自為讀者編列自學 C 語言最完善的主題，以及作者十分淺顯易懂的筆觸、上百個程式實例的鍛鍊、搭配圖解說明每個 C 語言觀念，規劃了最實用的資訊系統實作應用，讀完本著的你一定能夠成為數理、IT 領域、甚至是商業領域中最與眾不同的頂尖高手！ 【入門 C 語言邁向頂尖高手的精實修煉】
❝ 滿載而歸的實戰累積 ❞ ◎ 24 個主題 ◎ 468 個程式實例 ◎ 436 個重點圖例解說 ◎ 約 180 個是非題、180 個選擇題、150 個填充題協助觀念複習 ◎ 193 個實作習題邁向高手之路 【本書將教會你……】 ◎科技新知融入內容 ◎人工智慧融入內容 ◎圖解 C 的運作 ◎C 語言解數學方程式 ◎基礎統計知識 ◎計算地球任意兩點的距離 ◎房貸計算 ◎電腦影像處理 ◎認識排序的內涵，與臉書提昇工作效率法 ◎電腦記憶體位址詳解變數或指標的變
化 ◎將迴圈應用在計算一個球的自由落體高度與距離 ◎遞迴函數設計，從掉入無限遞迴的陷阱說起 ◎費式 (Fibonacci) 數列的產生使用一般設計與遞迴函數設計 ◎萊布尼茲 (Leibniz) 級數、尼莎卡莎 (Nilakanitha) 級數說明圓周率 ◎從記憶體位址了解區域變數、全域變數和靜態變數 ◎最完整解說 C 語言的前端處理器 ◎徹底認識指標與陣列 ◎圖說指標與雙重指標 ◎圖說指標與函數 ◎將 struct 應用到平面座標系統、時間系統 ◎將 enum 應用在百貨公司結帳系統、打工薪資計算系統
◎檔案與目錄的管理 ◎字串加密與解密 ◎C 語言低階應用 – 處理位元運算 ◎建立專案執行大型程式設計 ◎說明基礎資料結構 ◎用堆疊觀念講解遞迴函數呼叫 ◎邁向 C++ 之路，詳解 C++ 與 C 語言的差異 本書特色 C 語言是基礎科學課程，作者撰寫這本書時採用下列原則： ★語法內涵與精神★ ★用精彩程式實例解說各個主題★ —— 高達【24 個主題】、【468 個 C 實例】、【436 張重點圖例說明】 ★科學與人工智慧知識融入內容★ ★章節習題引導讀者複習與自我練習★
—— 透過【是非題】、【選擇題】、【填充題】、【實作題】自我檢測學習成效，打穩基礎！ 當讀者遵循這步驟學習時， 相信你所設計的C語言程式就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。
Python應用於科技公司獎工制度設計之研究
為了解決python薪資計算 的問題，作者顏敏耕 這樣論述：
現今年代產業急遽變化，企業為降低人事成本以及提升靈活性以便於轉向，將非核心業務流程，委託管理顧問公司來協助，將主力放在研發以及核心業務，進而降低內部管理成本。管理顧問公司則是透過降低人事成本等，來獲得利潤，人事成本包含了招募、訓練以及離職等所產生的費用。Robbibs(1995)指出，人員離職產生的衍生成本約為離職員工年薪的150%。所以需要降低成本支出就必須降低離職率；提升留任率。薪酬是員工留任的主要動機，良好的獎工制度將使人員留任，除此之外，薪酬也是經營者用來影響和操控員工行為的重要激勵工具，此與Maslow(1954)需求理論互相呼應。本研究採用文獻分析與行動研究法並進行專家諮詢。首先
分析歸納現有文獻並採用行動研究法於2013年9月至2018年2月(共計4年6個月) 針對個案公司狀況進行獎工制度的規畫，並記錄獎工制度變化以及人員離職率加以探討獎工制度對於人員離職是否有相對應關係。本研究設計採用由Kemmis & McTaggart(1997)共同提出的行動螺旋研究來進行，並透過Python進行Excel處理、計算、繪製圖形。本研究研究發現良好的獎工制度，能有效的降低人員離職率，在研究數據上顯示，2014年每月平均離職率15.94%，獎工制度調整後2017年每月平均離職率降為4.51%。表示離職率與獎工制度具有相關性，對於客服中心規劃獎工制度可參考本研究之架構，將效降低人員離
職率，惟本研究僅探討單一區域、單一專案，建議後續研究可以分別探討同區域不同專案、不同區域相同專案以及不同區域不同專案，等多維度實證。
超越多顯卡多機器：分散式機器學習超速實戰
為了解決python薪資計算 的問題，作者陳敬雷 這樣論述：
在Hadoo/Spark/Mahout/Tensorflow上跑多機器多片GPU的機器學習 機器學習在神經網路和GPU流行起來之後大放異彩，連販夫走足都CNN/RNN朗朗上口，然而許多企業/研究機關/學校在花了大筆預算購買昂貴的硬體時，卻不知如何採購，更不用說如何應用這些硬體來進行研發或產品開發了。本書作者是知名電商的創辦人，其不止在機器學習上有十足的實務經驗，在面對大量資料的場景下，更能利用前人的智慧，用上了Big Data最流行的Hadoop/Spark平台。尤有甚者，在新一代的AI函數庫面世時，也能充分利用這些函數庫的GPU加速，將多機器，多GPU的資源應用在大型專案上。
▌業界獨有 全書以Hadoop/Spark為基礎，加上使用了最流行的TensorFlow on Hadoop，更使用了分散式系統最老牌的Mahout，有別於一般只介紹Python/TensorFlow的坊間書籍，是市場上唯一僅有完整從Hadoop一直延伸到神經網路。 ▌內容完整豐富 本書以分散式機器學習為主線，以實戰為主要目的。共分為8章，分別介紹網際網路公司巨量資料和人工智慧、巨量資料演算法系統架構、巨量資料基礎、Docker容器、Mahout分散式機器學習平台、Spark分散式機器學習平台、分散式深度學習實戰、完整工業級系統實戰（推薦演算法系統實戰、人臉辨識實戰、對話
機器人實戰）等內容。 適合讀者 適合分散式機器學習的初學者閱讀，對於有一定經驗的分散式巨量資料方向的從業人員及演算法工程師，也可以從書中獲取很多有價值的知識，並透過實戰專案更佳地理解分散式機器學習的核心內容。
臉部辨識應用於人事差勤與薪資系統應用之研究方法-以ABC公司為例
為了解決python薪資計算 的問題，作者簡國慶 這樣論述：
員工難免到公司要刷卡上班時，才發現門禁卡忘在了家中或是遺失了。又或那薄薄一片的感應門卡明明就放了包包中，想刷卡時卻怎麼找也找不到。剛上完洗手間的雙手還沾著些許水、或是乾燥的天氣讓手指乾燥到破皮，想在指紋感應器上用指紋刷卡怎麼刷就是刷不過。門禁考核的行政人員對於每日員工進出公司的上下班、加班、出差、休假、忘卡等等…各種不同狀況的出缺勤考核總是得花上大把的心力去審核、提醒員工去執行補償措施，這些人工作業的背後佔用了許多寶貴的時間。如果上班時只要對著鏡頭就完成打卡，出缺勤記錄上的異常記錄可以大量的降低，甚至會自動計算加班，對於後續薪資系統的薪資計算作業全部自動化，不管對於員工的權益有保障，企業也遵
法守法，降低勞資間的糾紛。