在迭代编程中，可以使用多种软件工具来支持开发过程。以下是一些常用的软件工具：

版本控制系统

Git：一个分布式版本控制系统，广泛用于协同开发和代码管理。

SVN：一个集中式版本控制系统，适用于小型项目和团队。

项目管理工具

Trello：使用卡片和面板来组织和跟踪任务，适合小型团队和小规模项目。

Jira：一个流行的敏捷项目管理工具，支持Scrum和Kanban开发方法，适用于各种规模的项目。

Asana：一个协作工具，用于规划、协调和跟踪项目，支持任务分配和截止日期设置。

Basecamp：一个项目管理和协作工具，强调简洁和易用性，适合小型团队和初创公司。

Azure DevOps（之前称为Visual Studio Team Services或VSTS）：微软的一套开发工具，包括项目管理、版本控制和持续集成等功能。

Targetprocess：一个多功能的敏捷项目管理工具，支持Scrum、Kanban和自定义迭代方法。

Clubhouse：一个敏捷项目管理工具，支持故事映射、迭代规划和跟踪工作流程。

Pivotal Tracker：一个敏捷项目管理工具，适用于Scrum开发方法。

测试框架

JUnit：一个Java编程语言的单元测试框架，广泛用于编写和运行自动化测试。

Selenium：一个用于Web应用程序测试的工具，支持多种浏览器和编程语言。

集成开发环境（IDE）

Eclipse：一个流行的开源IDE，支持多种编程语言和开发工具。

IntelliJ IDEA：一个由JetBrains开发的商业IDE，特别适用于Java开发。

Visual Studio：一个由微软开发的IDE，支持多种编程语言和开发工具。

编程语言和库

Python：一种简单易用的编程语言，具有简洁优雅的语法和丰富的库，如`itertools`和`more-itertools`，非常适合迭代编程。

MATLAB：一种专为科学计算而设计的高级编程语言和环境，内置了信赖域迭代算法的实现。

R：一种统计分析和图形展示的编程语言，具有强大的数据处理和可视化功能。

C/C++：一种通用的编程语言，具有高效、灵活和可移植的特点，适合进行底层的迭代法编程。

Julia：一种新兴的科学计算语言，具有高性能和易用性，适合进行复杂的数值计算和优化问题。

Jupyter Notebook：一个交互式编程环境，支持多种编程语言，包括Python、R和Julia，是迭代编程的理想工具。

根据具体需求和项目规模，可以选择合适的工具来支持迭代编程。对于需要高效数据处理和简洁代码的场景，Python及其相关库（如`itertools`和`more-itertools`）是理想的选择。对于需要复杂数值计算和优化的场景，MATLAB和Julia可能更合适。对于团队协作和项目管理，版本控制系统、项目管理工具和敏捷开发工具（如Jira、Trello和Asana）则非常重要。