计算机专业确实具有一定的学习难度，但具体难不难还是因人而异，主要取决于以下几个方面：
一、技术知识难度
编程语言掌握
计算机专业离不开编程。初学者学习编程语言，如 Python，可能会感到有挑战性。编程语言有自己独特的语法结构和逻辑，包括变量、循环、条件语句、函数等概念。例如，在循环语句中需要理解如何控制循环的开始、结束和步进（increment），以及在条件语句中如何根据不同的逻辑条件执行不同的代码块。很多人在刚开始接触编程时，可能会在语法错误上花费大量时间调试代码。
不仅如此，计算机专业通常需要掌握多种编程语言。从低级语言如汇编语言，到高级语言如 Java、C++、C# 等，每种语言都有其独特的应用场景和特点。了解它们之间的差异和适用范围会增加学习的难度。
算法与数据结构理解
算法是解决问题的步骤规则，数据结构是数据的组织和存储方式。在计算机专业中，学习算法和数据结构是必不可少的。对于初学者来说，理解一些复杂的算法，如动态规划算法、图算法（如 Dijkstra 算法用于求最短路径），需要较强的数学思维和逻辑思维能力。数据结构中的树结构、图结构等也较为抽象，需要通过可视化和实际操作来帮助理解其工作原理。将算法与数据结构应用到实际编程项目中，优化程序的效率和性能，更是需要长期的学习和实践来积累经验。
计算机系统的硬件与软件知识结合
计算机专业不仅要学习软件知识，还需要了解计算机硬件的基础知识，如计算机组成原理。理解处理器、内存、硬盘等硬件的工作原理以及它们之间的协作关系，对于深入掌握操作系统原理、计算机网络等软件方面的知识有重要的辅助作用。但是，硬件知识相对比较抽象，而且现代计算机硬件的复杂程度越来越高，部件之间的相互关系错综复杂，这使得学习和理解变得更加困难。
数学基础要求
学计算机专业需要较好的数学基础。线性代数在计算机图形学、机器学习等许多领域有重要应用。例如，在计算机图形学中，使用线性代数中的矩阵运算来进行图形的变换和投影。微积分在优化算法、概率论与数理统计（特别是概率分布函数和假设检验等）中也非常重要。在数据分析、机器学习模型评估等方面都需要用到这些数学知识。如果数学基础较差，学习计算机专业中的一些高级课程和前沿技术时，可能会遇到较大的理解困难。
二、学习过程中的挑战
知识更新速度快
计算机技术日新月异。新的编程语言不断涌现，如近年来 Kotlin 在 Android 开发中的地位越来越重要；新的框架和工具层出不穷，如前端开发中的 React、Vue 等框架频繁更新版本，后端开发中的 Spring Boot 等也有很多新特性；新的技术理念如微服务架构等逐渐成为主流。这要求计算机专业的学生要不断学习，及时更新知识体系。然而，要在有限的时间内跟上技术发展的节奏，对于很多学生来说是有压力的。刚学习完某种技术，可能马上就会出现新的替代技术，需要重新投入时间和精力去学习。
实践项目的重要性与难度
学习计算机专业需要通过大量的实践项目来巩固理论知识。简单的实践项目如制作一个小型的网站、开发一个简单的手机应用等，需要学生将所学的各种技术知识整合在一起。然而，实践项目的实施过程中会遇到各种各样的问题。比如，在开发过程中可能会遇到软件兼容性问题、用户界面设计不合理、数据存储与读取出现错误等，解决问题的过程需要学生具备良好的问题分析能力和技术实现能力。而且，一些大型的实践项目需要团队协作完成，学生需要学习如何在团队中分工、沟通和协作，这对个人的综合素质提出了很高的要求。
对逻辑思维能力的要求高
计算机专业的很多知识都涉及到逻辑思维。在编程时，需要严谨的逻辑来确保程序的正确性。例如，编写一个简单的登录系统，需要考虑用户输入密码时的各种情况，包括密码正确跳转到主界面、密码错误提示重新输入，以及密码多次错误后锁定账号等逻辑分支。在解决问题时，需要运用逻辑推理来排查问题的根源。这使得逻辑思维能力较弱的学生在学习计算机专业时会感到吃力。
三、兴趣和努力的影响
兴趣的重要性
如果你对计算机专业有浓厚的兴趣，那么学习难度会相对降低。兴趣能够激发你主动学习和探索的动力。例如，对游戏开发感兴趣的学生，会愿意去深入学习图形学、游戏引擎相关的知识和技术，遇到难题时也会更有耐心去解决。兴趣使得学习过程不再是一种负担，而是一种享受。
努力与坚持
学习计算机专业需要持之以恒的努力。计算机专业有很多需要记忆和理解的内容，如各种编程语言的 API（应用程序编程接口）、计算机网络协议等。只有不断地复习巩固才能将知识转化为自己的技能。而且，在遇到困难时，需要有坚持不懈的精神。例如，在开发一个复杂的软件系统时，可能会遇到很多难以预料的问题，只有通过不断地尝试和努力才能找到解决问题的方法。
综上所述，计算机专业确实有一定的学习难度，但如果你对它有足够的兴趣，并且愿意投入时间和精力去学习和实践，那么你完全有可能学好。而且，不同的人在学习计算机专业时遇到的难易程度会有差异，有的人在编程方面天赋异禀，可能会觉得相对容易，而另一些人可能在硬件知识的学习上更有优势。