要使用Python进行推荐算法开发，你可以按照以下步骤进行：

1. 数据获取和预处理：首先，你需要获取用于推荐的数据集。这可以是用户行为数据、物品属性数据等等。然后，对数据进行清洗、处理和转换，以便于后续的算法处理。

2. 特征工程：根据你的数据集和推荐算法的需求，你可能需要进行特征工程，包括选择、构造和转换特征等。

3. 选择推荐算法：根据你的具体需求，选择适合的推荐算法。常见的推荐算法包括协同过滤、基于内容的过滤、矩阵分解等等。

4. 模型训练和评估：使用选择的算法，将数据集分为训练集和测试集，进行模型训练和评估。可以使用现成的机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow等）来实现推荐算法模型。

5. 参数调优和模型验证：根据模型评估结果，调整算法参数，进行多次训练和验证，以获得最佳的推荐效果。

6. 推荐结果生成：使用训练好的模型，对新的用户和物品进行推荐结果生成。这可能涉及到计算相似度、预测评分等操作。

7. 应用和部署：将开发好的推荐算法应用于实际场景，并进行部署。可以使用Python的Web框架（如Flask、Django等）构建推荐系统的前端和后端。

需要注意的是，推荐算法的开发是一个复杂的过程，需要综合考虑算法的性能、可扩展性和用户体验等方面。可以参考一些开源的推荐系统库（如Surprise、LightFM等），来加速算法开发过程。同时，还需要不断学习和探索最新的推荐算法研究。