计算机类专业是否难学，因人而异，需要从多个方面来分析：
一、难度较高的方面
理论知识复杂
计算机专业涉及大量的数学知识。例如，在算法设计与分析课程中，需要运用离散数学中的图论知识来理解各种图算法，像深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这些算法在解决诸如社交网络中人与人关系的搜索等问题时非常关键。离散数学中的集合论、逻辑代数等内容也是计算机专业基础课程，对于理解计算机程序的逻辑结构至关重要。
数据结构课程也较为复杂。它要求学生掌握各种数据存储和组织方式，如线性表、栈、队列、树（包括二叉树、平衡二叉树、红黑树等）、图等。以红黑树为例，它是一种自平衡二叉查找树，有着严格的性质规定，如从任何节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点等。理解和实现红黑树的插入、删除操作需要较强的逻辑思维能力和对数据结构原理的深入理解。
编程实践要求高
编程语言的学习本身就是一个挑战。以C++为例，它是一种功能强大的编程语言，有着复杂的语法和丰富的特性。C++支持面向对象编程，包括类的继承、多态、封装等概念。学生需要理解抽象类、接口、模板等高级特性。例如，在设计一个图形绘制系统时，可能需要定义一个抽象的图形类，通过继承这个抽象类来实现圆形、矩形等具体图形类，并利用多态来实现不同图形的绘制方法。
编程实践还需要考虑代码的可读性、可维护性和效率。在开发大型软件项目时，代码量可能非常庞大。例如，一个企业级的客户关系（管理系统CRM），可能涉及成千上万行代码。程序员需要遵循良好的编程规范，如合理的变量命名、代码注释、模块化设计等，以确保代码能够被团队成员理解和后续维护。
更新换代快，学习压力大
计算机技术发展迅速。新的编程语言不断涌现，如近年来Rust语言因其内存安全等特性受到关注。同时，软件开发工具也在不断更新，像集成开发环境（IDE）从早期的简单文本编辑器发展到现在功能强大的工具，如Visual Studio Code，它集成了代码高亮、智能感知、调试等多种功能。
新的技术框架和架构模式也层出不穷。例如，在Web开发领域，前端技术从早期的HTML、CSS、JavaScript简单组合发展到如今的Vue.js、React.js等框架。这些框架都有自己的生态系统和学习曲线，学生需要不断学习新的知识，才能跟上行业的发展。
二、相对容易学习的方面
实践性强，有成就感
计算机专业的实践成果比较直观。例如，学生在学习网页设计课程时，通过HTML和CSS知识，很快可以搭建出一个简单的网页。当看到自己设计的网页在浏览器中正常显示时，会很有成就感。这种直观的成果能够激励学生继续学习。
在学习编程过程中，学生可以通过编写小程序来解决实际问题。比如，编写一个简单的计算器程序，能够实现加减乘除运算。这种实践操作可以帮助学生更好地理解编程知识，并且在解决问题的过程中获得满足感。
资源丰富，便于学习
网络上有大量的学习资源。例如，有许多在线编程课程平台，如Coursera、edX、慕课网等，这些平台提供了从基础到高级的各种计算机课程。对于初学者来说，可以通过这些平台学习Python编程入门课程，课程通常会包含视频讲解、代码示例和在线编程练习。
开源社区也是重要的学习资源。例如，在GitHub上，有大量的开源项目，学生可以查看这些项目的代码，学习别人的编程思路和代码风格。同时，也可以参与开源项目，为项目贡献代码，提升自己的编程能力。
总的来说，计算机类专业有一定的难度，但只要学生有良好的学习方法、足够的耐心和毅力，并且善于利用各种学习资源，是能够学好的。