统计软件的编程可以通过多种编程语言来实现，以下是一些常用的编程语言及其在统计软件中的应用：
R语言
R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。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。Python的优点是语法简洁、可读性强、易于学习，并且有广泛的应用领域。
SAS
SAS是一种商业统计软件，也是一种编程语言。SAS语言在商业和学术界都很流行，具有较完整的统计分析功能和强大的数据处理能力。SAS提供了丰富的统计函数和过程，可以进行数据处理、数据建模、图形绘制等操作，适用于大规模数据集的处理和分析。
SPSS
SPSS是一种常用的数据分析软件，也支持编程扩展。SPSS语言可以用来进行统计分析、数据处理和数据可视化。虽然SPSS相对于编程语言来说功能较为有限，但对于简单的数据统计和分析任务来说是一个很好的选择。
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。
编程统计软件的具体步骤：
明确需求
首先，提供详细的描述，如数据的来源路径、格式；其次，指定脚本语言、工具和库；最后，明确你想要实现的目标（如何处理）与需求。
选择编程语言和工具
根据需求选择合适的编程语言和工具。例如，如果需要处理大规模数据集并进行复杂的统计分析，可以选择R语言或Python；如果需要快速进行简单的数据统计，可以选择Excel。
编写代码
使用选择的编程语言和工具编写代码。例如，使用Python和Pandas库可以编写如下代码来统计代码行数：
```python
import os
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox
def count_lines（）:
file_path = filedialog.askopenfilename（）
if file_path:
with open（file_path, 'r'） as file:
lines = file.readlines（）
code_lines = sum（1 for line in lines if line.strip（） and not line.strip（）.startswith（''））
messagebox.showinfo（'统计结果', f'文件个数： {1}\n代码行数： {code_lines}'）
window = tk.Tk（）
window.title（'代码统计小工具'）
window.geometry（'%dx%d+%d+%d' % （700, 400, （window.winfo_screenwidth（） - 700） / 2, （window.winfo_screenheight（） - 400） / 2））
title = tk.StringVar（）
title.set（'欢迎使用代码统计小工具V1.0'）
label = tk.Label（window, textvariable=title）
label.pack（pady=20）
button = tk.Button（window, text='选择文件', command=count_lines）
button.pack（pady=20）
window.mainloop（）
```
测试和调试
编写好代码后，进行测试和调试，确保程序能够正确执行并输出预期的结果。
优化和扩展
根据需求对程序进行优化和扩展，例如增加更多的统计功能、支持多种文件类型等。
通过以上步骤，你可以使用不同的编程语言和工具来开发统计软件，满足不同的统计需求。