根据文档，

Python的列表实际上是变长数组，而不是lisp风格的链表。

我发现这篇文章对于理解如何使用python代码实现列表非常有帮助。

class OhMyList:
    def __init__(self):
        self.length = 0
        self.capacity = 8
        self.array = (self.capacity * ctypes.py_object)()

    def append(self, item):
        if self.length == self.capacity:
            self._resize(self.capacity*2)
        self.array[self.length] = item
        self.length += 1

    def _resize(self, new_cap):
        new_arr = (new_cap * ctypes.py_object)()
        for idx in range(self.length):
            new_arr[idx] = self.array[idx]
        self.array = new_arr
        self.capacity = new_cap

    def __len__(self):
        return self.length

    def __getitem__(self, idx):
        return self.array[idx]

Python中的列表类似于数组，可以存储多个值。列表是可变的，这意味着你可以改变它。你应该知道的更重要的事情是，当我们创建一个列表时，Python会自动为该列表变量创建一个reference_id。如果你通过分配其他变量来改变它，主列表也会改变。让我们举个例子:

list_one = [1,2,3,4]

my_list = list_one

#my_list: [1,2,3,4]

my_list.append("new")

#my_list: [1,2,3,4,'new']
#list_one: [1,2,3,4,'new']

我们添加了my_list，但是主列表已经改变了。那意味着列表没有赋值为一个复制列表赋值为它的引用。

根据文档，

Python的列表实际上是变长数组，而不是lisp风格的链表。

它是一个动态数组。实践证明:无论索引如何，索引都需要相同的时间(当然差异非常小(0.0013µs !)):

...>python -m timeit --setup="x = [None]*1000" "x[500]"
10000000 loops, best of 3: 0.0579 usec per loop

...>python -m timeit --setup="x = [None]*1000" "x[0]"
10000000 loops, best of 3: 0.0566 usec per loop

如果IronPython或Jython使用链表，我会感到震惊——它们会破坏许多广泛使用的库的性能，这些库建立在链表是动态数组的假设之上。

在CPython中，列表是指针的数组。Python的其他实现可以选择以不同的方式存储它们。