统计软件的编程可以通过以下几种编程语言实现：
R语言
R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的开源编程语言。它提供了丰富的统计函数和库，能够进行各种统计模型的建立和分析。R语言还有大量的扩展包可供使用，可以实现各种统计图表的绘制和数据处理。R语言的语法简洁易懂，非常适用于统计学专业人员。
Python
Python是一种通用编程语言，也可以用于开发统计软件。它有很多统计分析库，如NumPy、Pandas和SciPy等，可以进行数据分析和统计建模。此外，Python还有机器学习库Scikit-learn和深度学习库TensorFlow等，可以进行更高级的统计分析和预测建模。
SAS
SAS是一种商业统计软件，也是一种编程语言。它具有强大的数据处理和统计分析功能，并且有大量的统计过程和过程库可供使用。SAS适用于大规模数据集的处理和分析。
SPSS
SPSS是一种商业统计软件，它提供了可视化界面和编程语言两种方式来进行统计分析。SPSS的编程语言可以用于批处理数据分析和自动化任务。它有丰富的统计过程和过程库，方便用户进行各种统计分析和建模操作。
Excel
Excel是一种广泛使用的电子表格软件，也可以进行基本的数据统计分析。虽然功能相对简单，但是Excel提供了各种数据处理和数据分析的工具，如排序、筛选、图表绘制等，适用于小规模数据分析和简单统计任务。
其他工具
除了上述编程语言和软件外，还有一些专门的代码统计工具，如cloc，用于统计代码行数、文件个数、代码行数、注释行数和空行行数。这些工具可以通过输入不同参数来统计不同语言的项目，提高工作效率。
建议
选择合适的工具：根据具体需求选择合适的编程语言和工具。对于简单的统计任务，可以使用Excel；对于复杂的数据分析和建模，可以选择Python或R语言。
学习资源：对于初学者，建议先学习Python或R语言的基础语法和相关库，然后逐步深入学习和实践。
实践项目：通过实际项目来巩固所学知识，提高编程能力和数据分析能力。