通过搜索引擎关键字检索，可直接获取到一部分资源；此外通过对检索结果中的问答、博客文章进行阅读提取，也可以查找到一部分资源。
通过对前一途径获取的参考源进行逐一查看，可查找到参考源中对于其他参考源的介绍。在本项目中，这种情况十分普遍。对于查找到的新的参考源重复上一步骤，直至没有新的参考源出现。这样可以确保尽量多且全的参考源被纳入本项目。
该方法缺点是耗时久，工作量较大。随着参考源逐一浏览，获得的新源数逐渐减少，即随着这一步骤的开展，寻找到一个参考源所花的平均时间不断增加至最长。
针对例如图书、教程等较为分散的资源，本项目根据所整理的参考源中的资源进行再次整合以形成新的参考，有关于如何选取参考源中的资源，请参照：如何对参考源进行评价？
一般来讲，Python官方的来源是最推荐的权威资料，但由于其无中文语言支持，内容对于某些人群可能过于困难以及在某些方面资源的缺少，因而在一些情况下并不是最推荐的，比如学习资料，或是标准库的讲解资料。
对于其他，评价方式主要参考：
通过参考其他网站上对于资源的推荐次数，从中找出值得推荐的参考源。有关参考的其他站点和站点中推荐的资源的详细内容参见：统计资料
#####有关其他Python的资源网站对其的推荐，目前所参考的网站列表及说明如下：
- Reddit 上的 Python 板块 ：Reddit的Python板块提供了在线图书和资源、在线练习、编程挑战、问答、在浏览器中使用Python、Python文档、库、Python职位、Python新闻、视频等推荐资源列表。
- Full Stack 最佳 Python 资源 ：由 Matt Makai 汇总的Python资源列表，内容包括：图书、博客、视频、播客、新闻等。
- V2EX上的Python话题 ：V2EX的Python话题中提供了推荐学习的书目、Python站点、值得关注的项目等推荐列表。
- Awesome Python ：提供了站点以及新闻列表。
- python_reference ：提供了Python学习资源以及新闻列表
- python4cn ：酷站板块提供了以下列表：使用Python的商业网站、Python技术博客、Python开源项目、Python图书、Python教程、Python讨论区等。
- 啄木鸟社区：提供了Python学习、使用的各方面电子书以及网站资源列表。
针对每个资源，都由人工进行浏览和查看，并按照资源评价的一般原则进行筛选，其中包括：访问便捷、便于浏览、资料权威、资料丰富等。
对学习教程类的资源的选取，除依据上述对参考源评价的标准进行外，还遵循以下原则：
- 中文语言：优先选用中文资源，以及相应外文资源的中文译本。这是出于便于使用和去粗取精的考虑，目前Python中文资源已比较丰富，且外文优秀资源也已被充分翻译。
- 公开获取：优先选取可公开获取的免费资源。对于需要付费获得的资源谨慎录用，为保证公正独立，获取途径中尽量多地提供多种途径以供读者自行选择。
- 便于阅读：在同一资源的不同中，优先选取访问稳定、排版良好的版本。
- 去粗取精：不求量大但求高质。导航中的学习资源不同于资源列表的资源，为了节省精力和时间，仅选取最优质的资源，但鉴于资源的特点不同资源的选取并不唯一。
豆瓣读书中对图书的收录情况较好，且具有书评等对于读者选择和理解图书有帮助的功能。更重要的是，豆瓣读书以链接形式列出了图书可获取的途径（如当当、亚马逊等），其对资源内容的整合较好，更利于用户使用。