自动化领域需要学习的编程语言以Python、C/C++、Java为主，其中Python凭借简洁语法和丰富库支持成为首选，C/C++适用于底层控制，Java则擅长跨平台企业级应用。

1. Python：作为自动化领域的“万能语言”，其优势在于快速开发和高可读性。例如，Selenium库实现网页自动化测试，Pandas处理数据，Scrapy构建爬虫。Python在机器学习（TensorFlow）和工业控制系统（如Raspberry Pi）中广泛应用，适合从脚本到复杂系统的全场景需求。

2. C/C++：在嵌入式系统和实时控制中不可替代。例如，PLC编程、机器人运动控制、传感器数据处理等场景依赖其高性能和底层硬件操作能力。虽然学习曲线较陡，但对需要精确时序或资源受限的设备至关重要。

3. Java：企业级自动化的主力，尤其适合分布式系统和物联网（IoT）。通过Spring框架可构建自动化后台服务，而Android平台扩展了移动端自动化可能。其“一次编写，到处运行”的特性简化了多环境部署。

其他辅助语言如MATLAB（科学计算）、LabVIEW（图形化控制）和Shell脚本（任务自动化）也值得关注，但需根据具体领域选择。

掌握核心语言后，建议结合项目实践深化技能，例如用Python+Robot Framework搭建测试自动化，或C++开发工业控制器。