自动化编程的学习难度因人而异，但总体来说，它涉及多个领域的知识和技能，因此学习起来可能会有一定的挑战性。以下是一些影响学习难度的因素：
编程语言：
自动化编程通常需要掌握一种或多种编程语言，如Python、C++、Java等。其中，Python因其简洁易学而受到推荐，适合初学者入门；而C++和Java则更适合开发大型系统。
数学和逻辑思维能力：
自动化编程需要使用数学模型和算法来解决问题，因此需要具备一定的数学和逻辑思维能力。对于没有数学基础的人来说，可能需要额外的努力来学习和理解这些概念。
控制系统理论：
自动化编程涉及控制系统理论，包括PID控制、状态空间模型、系统辨识等。这些理论知识对于理解和设计自动化控制系统非常重要。
软件开发工具：
自动化编程需要使用特定的编程语言和工具，如PLC编程、工业通信协议等。学习和掌握这些工具可能需要一定的时间和经验。
解决问题的能力和创新思维：
自动化编程的目标是通过编写程序来自动化解决问题，这需要对问题有深入的理解和分析能力，能够将问题转化为计算机可以理解和处理的形式，并设计出合适的算法来解决问题。
尽管自动化编程有一定的难度，但通过系统学习和实践，不断积累经验和提升技能，很多人是可以掌握和应用自动化编程的。以下是一些建议：
选择合适的编程语言：
根据个人需求和兴趣选择一门适合自己的编程语言进行学习。
加强数学和逻辑思维能力：
通过学习数学课程或参加逻辑思维训练来提高这方面的能力。
学习控制系统理论：
通过阅读相关书籍或参加培训课程来掌握控制系统的基本原理和方法。
实践项目：
通过参与实际项目来积累编程经验和解决问题的能力。
持续学习：
自动化技术不断发展，需要不断学习和更新知识。
总的来说，自动化编程可能被认为难学，但通过努力和正确的学习方法，它也是可以掌握和应用的。