本人一直是使用Opencv等图像库进行图像处理，Opencv3.4以后直接把DNN的部份加入到了标准库里面直接使用，因此与Tensorflow结合就更加方便了，在进行图像识别的应用场景也更加地方便。所以打算深入了解一下TensorFlow，而学习TF当然离不开Python了。本人之前也只是断断序序了解过一点Python的基础，要用他来进行开发还是有很大的距离的。这个Pythone开发基础的系列文章就是记录我对Python的开习过程。磨刀不识砍柴功，这些基本知识还是需要掌握的。
有经验地学习一个新语言首先就要总结出项目中最常用的知识点
1、基本数据类型
2、字符串常用操作
3、基本的运算符
4、数组、列表、字典等集合类型的使用
5、代码块、条件判断、循环执行
6、自定义函数
以上内容完全掌握后才有可能开始应用一门新语言解决一些简单的问题，再深入一点的
7、自定义对象、多继承、多态
8、程序异常处理
9、多线程开发、互斥
最后就是项目结构的规范问题，如命名空间、函数和自定义类型的命名方式。
以上是本人认为一个较合理的新语言的学习计划，我也会根据这个列表，一步一步地学习Python这个新语言，并把学习过程中思考的问题记录下来。