使用列表、字典之间的相互嵌套可以很容易的实现json数据格式，但是昨天在往列表中装入字典时遇到了问题：
直接使用append方法将字典添加到列表中，如果需要更改字典中的数据，那么列表中的内容也会发生改变，这是因为dict在Python里是object，不属于primitive type（即int、float、string、None、bool)。
这意味着你一般操控的是一个指向object（对象）的指针，而非object本身。
下面是改善方法：使用copy()
数组底层的存储结构是顺序存储结构，这样的结构有这样一些优点：逻辑上相邻的节点在物理位置上也是相邻的，可以节省空间，并且可以实现随机存取（也称直接访问）。创建一个数组时，会在内存中开辟一块固定长度的区域用于直接存储元素，扩容要考虑这块区域的后面是否有存储其他对象，所以数组在定义好之后就无法扩容了。而且在查询时，是根据索引和元素存储大小去计算地址偏移量的，如果元素类型不一致，所占内存空间不相同，就不能实现随机存储，所以数组不能同时存储不同类型的数据；
列表本质是动态的数组，列表存储的是每个元素在内存中的地址（即引用），当列表中空白占位低于1/3时，会在内存中开辟一块更大的空间，并将旧列表中存储的地址复制到新列表中，旧列表则被销毁，这样就实现了扩容。
因为列表存储的是元素的引用这个特性，而引用所占的内存空间是相同的，这样便可以同时存放不同类型的数据了。
Python中的列表与数组的区别在于：
Python中的字典底层是通过散列表（哈希表）来实现的， “哈希表是根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。”
字典本质也是一个数组，但其索引是键经过散列函数处理后得到的散列值，散列函数的目的是使键均匀地分布在散列表中，并且可以在内存中以O(1)的时间复杂度进行寻址，从而实现快速查找和修改。散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组），散列表里的单元通常叫作表元。在字典的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用。散列表中散列函数的设计困难在于将数据均匀分布在散列表中，从而尽量减少散列碰撞和冲突。
添加：Python 调用内部的散列函数，将键（Key）作为参数进行转换，得到一个唯一的地址（这也就解释了为什么给相同的键赋值会直接覆盖的原因，因为相同的键转换后的地址是一样的），然后将值（Value）存放到该地址中。
查询：使用散列函数将key转换为数组的下标，并定位到数组对应位置获取value。
1.键值的哈希碰撞，hash(key1) == hash(key2)时，向字典里连续添加的这个两个键的顺序是不可以控制的，也是无法做到连续的，后来的键会按算法调整到其它位置。
序是不可以控制的，也是无法做到连续的，后来的键会按算法调整到其它位置。
2.字典空间扩容，当键的数量超过字典默认开的空间时，字典会做空间扩容，扩容后的键顺和创建顺序就会发生变化，不受人为控制。
以上为个人经验，希望对您有所帮助。
