在这种情况下，方法Change中名为var的变量被分配了对self.variable的引用，并且您立即将字符串分配给var。它不再指向self.variable.下面的代码片段显示了如果您修改了var和self.variaable指向的数据结构（在本例中是一个列表）会发生什么：

>>> class PassByReference:
...     def __init__(self):
...         self.variable = ['Original']
...         self.change(self.variable)
...         print self.variable
...         
...     def change(self, var):
...         var.append('Changed')
... 
>>> q = PassByReference()
['Original', 'Changed']
>>> 

我相信其他人可以进一步澄清这一点。

参数通过赋值传递。这背后的理由有两个：

传入的参数实际上是对对象的引用（但引用是按值传递的）一些数据类型是可变的，但其他数据类型不是

So:

如果您将一个可变对象传递给一个方法，该方法将获得对同一对象的引用，您可以根据自己的喜好对其进行变异，但如果您在方法中重新绑定引用，外部作用域将对此一无所知，完成后，外部引用仍将指向原始对象。如果将不可变对象传递给方法，则仍然无法重新绑定外部引用，甚至无法更改对象。

为了更加清楚，让我们举几个例子。

列表-可变类型

让我们尝试修改传递给方法的列表：

def try_to_change_list_contents(the_list):
    print('got', the_list)
    the_list.append('four')
    print('changed to', the_list)

outer_list = ['one', 'two', 'three']

print('before, outer_list =', outer_list)
try_to_change_list_contents(outer_list)
print('after, outer_list =', outer_list)

输出：

before, outer_list = ['one', 'two', 'three']
got ['one', 'two', 'three']
changed to ['one', 'two', 'three', 'four']
after, outer_list = ['one', 'two', 'three', 'four']

由于传入的参数是outer_list的引用，而不是它的副本，因此我们可以使用mutating list方法来更改它，并将更改反映在外部范围中。

现在，让我们看看当我们试图更改作为参数传入的引用时会发生什么：

def try_to_change_list_reference(the_list):
    print('got', the_list)
    the_list = ['and', 'we', 'can', 'not', 'lie']
    print('set to', the_list)

outer_list = ['we', 'like', 'proper', 'English']

print('before, outer_list =', outer_list)
try_to_change_list_reference(outer_list)
print('after, outer_list =', outer_list)

输出：

before, outer_list = ['we', 'like', 'proper', 'English']
got ['we', 'like', 'proper', 'English']
set to ['and', 'we', 'can', 'not', 'lie']
after, outer_list = ['we', 'like', 'proper', 'English']

由于the_list参数是按值传递的，因此为其分配一个新的列表不会对方法外部的代码产生任何影响。The_list是outer_list引用的副本，我们让_list指向一个新列表，但无法更改outer_list指向的位置。

字符串-不可变类型

它是不可变的，因此我们无法更改字符串的内容

现在，让我们尝试更改引用

def try_to_change_string_reference(the_string):
    print('got', the_string)
    the_string = 'In a kingdom by the sea'
    print('set to', the_string)

outer_string = 'It was many and many a year ago'

print('before, outer_string =', outer_string)
try_to_change_string_reference(outer_string)
print('after, outer_string =', outer_string)

输出：

before, outer_string = It was many and many a year ago
got It was many and many a year ago
set to In a kingdom by the sea
after, outer_string = It was many and many a year ago

同样，由于该_string参数是按值传递的，因此为其分配一个新字符串不会对方法外部的代码产生任何影响。The_string是outer_string引用的副本，我们让_string指向一个新字符串，但无法更改outer_string指向的位置。

我希望这能稍微澄清一下。

编辑：有人指出，这并不能回答@David最初提出的问题，“我能做些什么来通过实际引用传递变量吗？”。让我们继续努力。

我们如何避免这种情况？

正如@Andrea的回答所示，您可以返回新值。这不会改变传递信息的方式，但会让您获得想要的信息：

def return_a_whole_new_string(the_string):
    new_string = something_to_do_with_the_old_string(the_string)
    return new_string

# then you could call it like
my_string = return_a_whole_new_string(my_string)

如果您真的想避免使用返回值，可以创建一个类来保存值并将其传递到函数中，或者使用现有的类，如列表：

def use_a_wrapper_to_simulate_pass_by_reference(stuff_to_change):
    new_string = something_to_do_with_the_old_string(stuff_to_change[0])
    stuff_to_change[0] = new_string

# then you could call it like
wrapper = [my_string]
use_a_wrapper_to_simulate_pass_by_reference(wrapper)

do_something_with(wrapper[0])

虽然这看起来有点麻烦。

你在这里得到了一些非常好的答案。

x = [ 2, 4, 4, 5, 5 ]
print x  # 2, 4, 4, 5, 5

def go( li ) :
  li = [ 5, 6, 7, 8 ]  # re-assigning what li POINTS TO, does not
  # change the value of the ORIGINAL variable x

go( x ) 
print x  # 2, 4, 4, 5, 5  [ STILL! ]


raw_input( 'press any key to continue' )

想想通过赋值而不是通过引用/值传递的东西。这样，只要你明白在正常任务中发生了什么，就会很清楚发生了什么。

因此，当将列表传递给函数/方法时，该列表被分配给参数名称。附加到列表将导致列表被修改。重新分配函数内的列表不会更改原始列表，因为：

a = [1, 2, 3]
b = a
b.append(4)
b = ['a', 'b']
print a, b      # prints [1, 2, 3, 4] ['a', 'b']

由于不可变类型不能被修改，它们看起来像是通过值传递的——将int传递给函数意味着将int分配给函数的参数。您只能重新分配它，但它不会更改原始变量值。

它既不是通过值传递，也不是通过引用传递，而是通过对象调用。参见Fredrik Lundh：

http://effbot.org/zone/call-by-object.htm

这里有一句重要的话：

“…变量[名称]不是对象；它们不能由其他变量表示或由对象引用。”

在您的示例中，当调用Change方法时，将为其创建名称空间；var成为该名称空间中字符串对象“Original”的名称。然后，该对象在两个名称空间中都有一个名称。接下来，var='Changed'将var绑定到一个新的字符串对象，因此该方法的命名空间忘记了'Original'。最后，该名称空间被遗忘，字符串“Changed”也随之消失。

（编辑-布莱尔更新了他广受欢迎的答案，使其准确无误）

我认为重要的是要注意到，目前获得最多选票的帖子（布莱尔•康拉德），虽然其结果正确，但却具有误导性，并且根据其定义，几乎不正确。虽然有许多语言（如C）允许用户通过引用传递或通过值传递，但Python不是其中之一。

大卫·库尔纳波的回答指向了真正的答案，并解释了为什么布莱尔·康拉德帖子中的行为似乎是正确的，而定义却不正确。

在Python是按值传递的情况下，所有语言都按值传递，因为必须发送一些数据（无论是“值”还是“引用”）。然而，这并不意味着Python是按C程序员会想到的值传递的。

如果你想要这种行为，Blair Conrad的回答很好。但如果你想知道Python既不是通过值传递，也不是通过引用传递的根本原因，请阅读大卫·库尔纳波的答案。

我通常使用的一个简单技巧是将其包装在列表中：

def Change(self, var):
    var[0] = 'Changed'

variable = ['Original']
self.Change(variable)      
print variable[0]

（是的，我知道这可能很不方便，但有时这样做很简单。）

问题来自对Python中变量的误解。如果你习惯了大多数传统语言，你会有一个心理模型来描述以下顺序：

a = 1
a = 2

您认为a是存储值1的内存位置，然后更新为存储值2。这不是Python中的工作方式。相反，a开始作为对值为1的对象的引用，然后重新分配为对值为2的对象的参考。这两个对象可能会继续共存，即使a不再指代第一个对象；事实上，它们可以由程序内的任何数量的其他引用共享。

使用参数调用函数时，将创建一个引用传入对象的新引用。这与函数调用中使用的引用不同，因此无法更新该引用并使其引用新对象。在您的示例中：

def __init__(self):
    self.variable = 'Original'
    self.Change(self.variable)

def Change(self, var):
    var = 'Changed'

self.variable是对字符串对象“Original”的引用。当调用Change时，将创建对象的第二个引用变量。在函数内部，您将引用变量重新分配给不同的字符串对象“Changed”，但引用self.variable是独立的，不会更改。

解决此问题的唯一方法是传递一个可变对象。因为两个引用都引用同一个对象，所以对对象的任何更改都会反映在两个位置。

def __init__(self):         
    self.variable = ['Original']
    self.Change(self.variable)

def Change(self, var):
    var[0] = 'Changed'

从技术上讲，Python始终使用引用传递值。我将重复我的另一个回答，以支持我的发言。

Python始终使用引用传递值。没有任何例外。任何变量赋值都意味着复制参考值。没有例外。任何变量都是绑定到引用值的名称。总是

您可以将参考值视为目标对象的地址。地址在使用时自动取消引用。这样，使用引用值时，似乎可以直接使用目标对象。但在两者之间总是有一个参考点，多跳一步就可以到达目标。

下面的示例证明了Python使用的是通过引用传递：

如果参数是按值传递的，则无法修改外部lst。绿色是目标对象（黑色是存储在内存中的值，红色是对象类型），黄色是内存中的参考值，如箭头所示。蓝色实心箭头是传递给函数的参考值（通过蓝色虚线箭头路径）。丑陋的深黄色是内部字典。（实际上它也可以画成一个绿色椭圆。颜色和形状只表示它是内部的。）

您可以使用id（）内置函数来了解引用值是什么（即目标对象的地址）。

在编译语言中，变量是能够捕获类型值的内存空间。在Python中，变量是绑定到引用变量的名称（内部捕获为字符串），该引用变量保存目标对象的引用值。变量的名称是内部字典中的键，该字典项的值部分存储目标的引用值。

引用值在Python中隐藏。没有任何用于存储引用值的显式用户类型。但是，您可以使用列表元素（或任何其他合适容器类型的元素）作为引用变量，因为所有容器都将元素存储为对目标对象的引用。换句话说，元素实际上不包含在容器中——只有对元素的引用。

下面是Python中使用的pass by对象概念的简单解释（我希望）。每当您将对象传递给函数时，对象本身就会被传递（Python中的对象实际上是其他编程语言中的值），而不是对该对象的引用。换句话说，当您拨打电话时：

def change_me(list):
   list = [1, 2, 3]

my_list = [0, 1]
change_me(my_list)

正在传递实际对象-[0，1]（在其他编程语言中称为值）。因此，实际上函数change_me将尝试执行以下操作：

[0, 1] = [1, 2, 3]

这显然不会改变传递给函数的对象。如果函数看起来像这样：

def change_me(list):
   list.append(2)

那么该调用将导致：

[0, 1].append(2)

这显然会改变对象。这个答案很好地解释了这一点。

Effbot（又名Fredrik Lundh）将Python的变量传递风格描述为对象调用：http://effbot.org/zone/call-by-object.htm

对象在堆上分配，指向它们的指针可以在任何地方传递。

当您进行赋值（如x=1000）时，将创建一个字典条目，将当前名称空间中的字符串“x”映射到包含1000的整数对象的指针。当您使用x=2000更新“x”时，将创建一个新的整数对象，并更新字典以指向新对象。旧的一千个对象是不变的（可能还活着，也可能不活着，这取决于是否有任何其他对象指向该对象）。当您执行新的赋值（如y=x）时，将创建一个新的字典条目“y”，该条目指向与“x”条目相同的对象。字符串和整数等对象是不可变的。这仅仅意味着在创建对象之后，没有任何方法可以更改对象。例如，一旦整数对象一千被创建，它将永远不会改变。数学是通过创建新的整数对象来完成的。像列表这样的对象是可变的。这意味着对象的内容可以通过指向该对象的任何对象进行更改。例如，x=[]；y=x；x.append（10）；打印y将打印[10]。已创建空列表。“x”和“y”都指向同一列表。append方法变异（更新）列表对象（如向数据库添加记录），结果对“x”和“y”都可见（正如数据库更新对数据库的每个连接都可见）。

希望这能为您澄清问题。

正如你所说的，你需要一个可变的对象，但我建议你检查全局变量，因为它们可以帮助你甚至解决这类问题！

http://docs.python.org/3/faq/programming.html#what-是python中局部和全局变量的规则

例子：

>>> def x(y):
...     global z
...     z = y
...

>>> x
<function x at 0x00000000020E1730>
>>> y
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'y' is not defined
>>> z
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'z' is not defined

>>> x(2)
>>> x
<function x at 0x00000000020E1730>
>>> y
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'y' is not defined
>>> z
2

Python中没有变量

理解参数传递的关键是停止思考“变量”。Python中有名称和对象看起来像变量，但始终区分这三个变量是有用的。

Python有名称和对象。赋值将名称绑定到对象。向函数传递参数还将名称（函数的参数名称）绑定到对象。

这就是它的全部。变异性与这个问题无关。

例子：

a = 1

这将名称a绑定到保存值1的integer类型的对象。

b = x

这将名称b绑定到名称x当前绑定到的同一对象。之后，名称b与名称x不再相关。

请参见Python 3语言参考中的3.1和4.2节。

如何阅读问题中的示例

在问题中显示的代码中，self.Change（self.variable）语句将名称var（在函数Change的作用域中）绑定到保存值“Original”的对象，赋值var='Changed'（在函数Change的主体中）再次将相同的名称分配给某个其他对象（恰好也包含字符串，但可能完全是其他对象）。

如何通过引用传递

因此，如果要更改的对象是可变对象，则没有问题，因为所有内容都是通过引用有效传递的。

如果它是一个不可变对象（例如布尔值、数字、字符串），那么方法是将它包装在一个可变对象中。对于这一点，快速而肮脏的解决方案是一个单元素列表（而不是self.variable，传递[self.variable]并在函数中修改var[0]）。更像蟒蛇的方法是引入一个简单的单属性类。该函数接收类的实例并操作属性。

我发现其他答案相当长而且复杂，所以我创建了这个简单的图来解释Python处理变量和参数的方式。

这里的答案有很多见解，但我认为这里没有明确提到另外一点。引用python文档https://docs.python.org/2/faq/programming.html#what-是python中局部和全局变量的规则

“在Python中，仅在函数内部引用的变量是隐式全局的。如果在函数体中的任何位置为变量分配了新值，则假定该变量是局部的。如果变量在函数内部被分配了新的值，则该变量隐式是局部的，您需要将其显式声明为“全局”。虽然一开始有点令人惊讶，但片刻的考虑可以解释这一点。一方面，要求全局分配变量可以防止意外的副作用。另一方面，如果所有全局引用都需要全局引用，那么您将一直使用全局引用。您必须将对内置函数或导入模块组件的每个引用声明为全局引用。这种混乱将破坏全球宣言在确定副作用方面的作用。"

即使在将可变对象传递给函数时，这仍然适用。对我来说，这清楚地解释了分配给对象和在函数中操作对象之间行为差异的原因。

def test(l):
    print "Received", l , id(l)
    l = [0, 0, 0]
    print "Changed to", l, id(l)  # New local object created, breaking link to global l

l= [1,2,3]
print "Original", l, id(l)
test(l)
print "After", l, id(l)

给予：

Original [1, 2, 3] 4454645632
Received [1, 2, 3] 4454645632
Changed to [0, 0, 0] 4474591928
After [1, 2, 3] 4454645632

因此，对未声明为全局的全局变量的赋值将创建一个新的局部对象，并断开与原始对象的链接。

Python的传递赋值方案与C++的引用参数选项并不完全相同，但实际上它与C语言（以及其他语言）的参数传递模型非常相似：

不可变的参数实际上是“按值”传递的。整数和字符串等对象是通过对象引用传递的，而不是通过复制传递的，但因为无论如何都不能在原地更改不可变的对象，所以效果很像复制。可变参数是“通过指针”有效传递的字典也通过对象引用传递，这与C的方式类似传递数组作为指针，可变对象可以在函数中的适当位置改变，很像C阵列。

除了所有关于Python中这些东西的工作原理的精彩解释之外，我看不到任何关于这个问题的简单建议。就像您创建对象和实例一样，处理实例变量并更改它们的Python方式如下：

class PassByReference:
    def __init__(self):
        self.variable = 'Original'
        self.Change()
        print self.variable

    def Change(self):
        self.variable = 'Changed'

在实例方法中，通常引用self来访问实例属性。在__init__中设置实例属性并在实例方法中读取或更改它们是正常的。这也是为什么将self-als作为第一个参数传递给def Change。

另一种解决方案是创建如下静态方法：

class PassByReference:
    def __init__(self):
        self.variable = 'Original'
        self.variable = PassByReference.Change(self.variable)
        print self.variable

    @staticmethod
    def Change(var):
        var = 'Changed'
        return var

通过引用传递对象有一个小技巧，即使语言无法实现。它也适用于Java，它是一个列表，只有一项。；-）

class PassByReference:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

def changeRef(ref):
    ref[0] = PassByReference('Michael')

obj = PassByReference('Peter')
print obj.name

p = [obj] # A pointer to obj! ;-)
changeRef(p)

print p[0].name # p->name

这是一个丑陋的黑客，但它奏效了-P

我使用以下方法将一些Fortran代码快速转换为Python。的确，它不像最初提出的问题那样通过引用传递，但在某些情况下是一个简单的解决方案。

a=0
b=0
c=0
def myfunc(a,b,c):
    a=1
    b=2
    c=3
    return a,b,c

a,b,c = myfunc(a,b,c)
print a,b,c

虽然通过引用传递并不能很好地适应python，应该很少使用，但实际上有一些变通方法可以有效地将对象当前分配给局部变量，甚至可以从调用函数内部重新分配局部变量。

基本思想是有一个函数可以进行访问，并且可以作为对象传递给其他函数或存储在类中。

一种方法是在包装函数中使用全局（用于全局变量）或非局部（用于函数中的局部变量）。

def change(wrapper):
    wrapper(7)

x = 5
def setter(val):
    global x
    x = val
print(x)

同样的想法适用于读取和删除变量。

对于只读，还有一种更短的方法可以使用lambda:x，它返回一个可调用函数，当被调用时，该函数返回当前值x。这有点像很久以前语言中使用的“按名称调用”。

传递3个包装器来访问变量有点笨拙，因此可以将这些包装器包装到具有代理属性的类中：

class ByRef:
    def __init__(self, r, w, d):
        self._read = r
        self._write = w
        self._delete = d
    def set(self, val):
        self._write(val)
    def get(self):
        return self._read()
    def remove(self):
        self._delete()
    wrapped = property(get, set, remove)

# left as an exercise for the reader: define set, get, remove as local functions using global / nonlocal
r = ByRef(get, set, remove)
r.wrapped = 15

Pythons的“反射”支持使得可以获得能够在给定范围内重新分配名称/变量的对象，而无需在该范围内明确定义函数：

class ByRef:
    def __init__(self, locs, name):
        self._locs = locs
        self._name = name
    def set(self, val):
        self._locs[self._name] = val
    def get(self):
        return self._locs[self._name]
    def remove(self):
        del self._locs[self._name]
    wrapped = property(get, set, remove)

def change(x):
    x.wrapped = 7

def test_me():
    x = 6
    print(x)
    change(ByRef(locals(), "x"))
    print(x)

这里ByRef类包装了字典访问。因此，对wrapped的属性访问被转换为传递的字典中的项访问。通过传递内置局部变量的结果和局部变量的名称，最终访问一个局部变量。3.5版本的python文档建议，更改字典可能不起作用，但对我来说似乎很有用。

给定python处理值和对它们的引用的方式，唯一可以引用任意实例属性的方法是通过名称：

class PassByReferenceIsh:
    def __init__(self):
        self.variable = 'Original'
        self.change('variable')
        print self.variable

    def change(self, var):
        self.__dict__[var] = 'Changed'

当然，在实际代码中，您可以在dict查找中添加错误检查。

由于您的示例恰好是面向对象的，因此可以进行以下更改以获得类似的结果：

class PassByReference:
    def __init__(self):
        self.variable = 'Original'
        self.change('variable')
        print(self.variable)

    def change(self, var):
        setattr(self, var, 'Changed')

# o.variable will equal 'Changed'
o = PassByReference()
assert o.variable == 'Changed'

您只能使用空类作为实例来存储引用对象，因为内部对象属性存储在实例字典中。请参见示例。

class RefsObj(object):
    "A class which helps to create references to variables."
    pass

...

# an example of usage
def change_ref_var(ref_obj):
    ref_obj.val = 24

ref_obj = RefsObj()
ref_obj.val = 1
print(ref_obj.val) # or print ref_obj.val for python2
change_ref_var(ref_obj)
print(ref_obj.val)

Python中的“通过引用”与C++/Java中的“引用传递”概念截然不同。

Java&C#：基元类型（包括字符串）通过值传递（副本），引用类型通过引用传递（地址副本），因此调用方可以看到调用函数中参数的所有更改。C++：允许通过引用或通过值传递。如果参数是通过引用传递的，则可以根据参数是否作为常量传递来修改它。但是，无论是否为常量，参数都保持对对象的引用，并且不能将引用指定为指向所调用函数中的其他对象。蟒蛇：Python是“按对象引用传递”，人们常说：“对象引用是按值传递的。”。调用者和函数都引用同一个对象，但函数中的参数是一个新变量，它只是在调用者中保存对象的副本。与C++一样，参数可以在函数中修改或不修改-这取决于传递的对象类型。如；不可变对象类型不能在调用的函数中修改，而可变对象可以更新或重新初始化。更新或重新分配/重新初始化可变变量之间的一个关键区别是，更新的值会在调用的函数中反映出来，而重新初始化的值则不会。将新对象分配给可变变量的作用域是python中函数的本地作用域。@blair conrad提供的例子很好地理解了这一点。

由于字典是通过引用传递的，所以可以使用dict变量在其中存储任何引用的值。

# returns the result of adding numbers `a` and `b`
def AddNumbers(a, b, ref): # using a dict for reference
    result = a + b
    ref['multi'] = a * b # reference the multi. ref['multi'] is number
    ref['msg'] = "The result: " + str(result) + " was nice!"
    return result

number1 = 5
number2 = 10
ref = {} # init a dict like that so it can save all the referenced values. this is because all dictionaries are passed by reference, while strings and numbers do not.

sum = AddNumbers(number1, number2, ref)
print("sum: ", sum)             # the returned value
print("multi: ", ref['multi'])  # a referenced value
print("msg: ", ref['msg'])      # a referenced value

由于似乎没有任何地方提到过模拟引用的方法，例如C++就是使用一个“update”函数并传递它而不是实际变量（或者更确切地说，“name”）：

def need_to_modify(update):
    update(42) # set new value 42
    # other code

def call_it():
    value = 21
    def update_value(new_value):
        nonlocal value
        value = new_value
    need_to_modify(update_value)
    print(value) # prints 42

这对于“仅输出引用”或具有多个线程/进程的情况（通过使更新函数线程/多处理安全）非常有用。

显然，上面不允许读取值，只允许更新它。

我是Python新手，从昨天开始（尽管我已经编程45年了）。

我来这里是因为我在写一个函数，希望有两个所谓的参数。如果它只是一个out参数，我现在就不会在检查reference/value在Python中的工作方式时感到困惑。我只需要使用函数的返回值。但由于我需要两个这样的参数，我觉得我需要整理一下。

在这篇文章中，我将展示我如何解决我的问题。也许其他来到这里的人会觉得它很有价值，尽管它并不是对主题问题的答案。当然，经验丰富的Python程序员已经知道我使用的解决方案，但这对我来说是新的。

从这里的答案中，我可以很快看出Python在这方面的工作方式有点像Javascript，如果您想要引用功能，则需要使用变通方法。

但后来我在Python中发现了一些我以前在其他语言中没有见过的东西，即可以用简单的逗号分隔方式从函数中返回多个值，如下所示：

def somefunction(p):
    a=p+1
    b=p+2
    c=-p
    return a, b, c

并且你可以在调用端类似地处理它，就像这样

x, y, z = somefunction(w)

这对我来说已经足够好了，我很满意。不需要使用一些变通方法。

在其他语言中，您当然也可以返回许多值，但通常是从对象中返回，您需要相应地调整调用端。

Python的方法很好，也很简单。

如果您想通过引用进行更多模拟，可以执行以下操作：

def somefunction(a, b, c):
    a = a * 2
    b = b + a
    c = a * b * c
    return a, b, c

x = 3
y = 5
z = 10
print(F"Before : {x}, {y}, {z}")

x, y, z = somefunction(x, y, z)

print(F"After  : {x}, {y}, {z}")

这给出了这个结果

Before : 3, 5, 10  
After  : 6, 11, 660  

或者，你可以使用看起来像这样的ctypes

import ctypes

def f(a):
    a.value=2398 ## resign the value in a function

a = ctypes.c_int(0)
print("pre f", a)
f(a)
print("post f", a)

因为a是一个c整数，而不是python整数，并且通过引用传递。然而，你必须小心，因为可能会发生奇怪的事情，因此不建议

很可能不是最可靠的方法，但这是有效的，请记住，您正在重载内置str函数，这通常是您不想做的事情：

import builtins

class sstr(str):
    def __str__(self):
        if hasattr(self, 'changed'):
            return self.changed

        return self

    def change(self, value):
        self.changed = value

builtins.str = sstr

def change_the_value(val):
    val.change('After')

val = str('Before')
print (val)
change_the_value(val)
print (val)

如果没有Python中的此功能，这可能是一个优雅的面向对象解决方案。一个更优雅的解决方案是让您从中创建子类。或者你可以把它命名为“大师班”。但是不要有一个变量和一个布尔值，让它们成为某种类型的集合。我修改了实例变量的命名，以符合PEP8。

class PassByReference:
    def __init__(self, variable, pass_by_reference=True):
        self._variable_original = 'Original'
        self._variable = variable
        self._pass_by_reference = pass_by_reference # False => pass_by_value
        self.change(self.variable)
        print(self)

    def __str__(self):
        print(self.get_variable())

    def get_variable(self):
        if pass_by_reference == True:
            return self._variable
        else:
            return self._variable_original

    def set_variable(self, something):
        self._variable = something

    def change(self, var):
        self.set_variable(var)

def caller_method():

    pbr = PassByReference(variable='Changed') # this will print 'Changed'
    variable = pbr.get_variable() # this will assign value 'Changed'

    pbr2 = PassByReference(variable='Changed', pass_by_reference=False) # this will print 'Original'
    variable2 = pbr2.get_variable() # this will assign value 'Original'
    

我解决了类似的要求，如下所示：

要实现更改变量的成员函数，请不要传递变量本身，而是传递包含引用该变量的setattr的functools.partial。在change（）内调用functools.partial将执行setttr并更改实际引用的变量。

注意，setattr需要变量的名称作为字符串。

class PassByReference(object):
    def __init__(self):
        self.variable = "Original"
        print(self.variable)        
        self.change(partial(setattr,self,"variable"))
        print(self.variable)

    def change(self, setter):
        setter("Changed")

数据类呢？此外，它允许您应用类型限制（也称为“类型提示”）。

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Holder:
    obj: your_type # Need any type? Use "obj: object" then.

def foo(ref: Holder):
    ref.obj = do_something()

我同意人们的看法，在大多数情况下，你最好考虑不要使用它。

然而，当我们谈论上下文时，我们有必要知道这一点。

不过，您可以设计显式上下文类。在进行原型设计时，我更喜欢数据类，因为来回序列化它们很容易。

干杯

大多数时候，要通过引用传递的变量是类成员。我建议的解决方案是使用修饰符来添加可变字段和相应的属性。该字段是变量的类包装器。

@refproperty同时添加self_myvar（可变）和self.myvar属性。

@refproperty('myvar')
class T():
    pass

def f(x):
   x.value=6

y=T()
y.myvar=3
f(y._myvar)
print(y.myvar) 

它将打印6。

将其与以下内容进行比较：

class X:
   pass

x=X()
x.myvar=4

def f(y):
    y=6

f(x.myvar)
print(x.myvar) 

在这种情况下，它不起作用。它将打印4。

代码如下：

def refproperty(var,value=None):
    def getp(self):
        return getattr(self,'_'+var).get(self)

    def setp(self,v):
        return getattr(self,'_'+var).set(self,v)

    def decorator(klass):
        orginit=klass.__init__
        setattr(klass,var,property(getp,setp))

        def newinit(self,*args,**kw):
            rv=RefVar(value)
            setattr(self,'_'+var,rv)
            orginit(self,*args,**kw)

        klass.__init__=newinit
        return klass
    return decorator

class RefVar(object):
    def __init__(self, value=None):
        self.value = value
    def get(self,*args):
        return self.value
    def set(self,main, value):
        self.value = value

简单答案：

在类似于python的c++中，当您创建一个对象实例并将其作为参数传递时，不会复制实例本身，因此您可以从函数的外部和内部引用相同的实例，并且可以修改相同对象实例的组件基准，因此外部可以看到更改。

对于基本类型，python和c++的行为也相同，因为现在创建了实例的副本，所以外部看到/修改的实例与函数内部不同。因此，外部看不到内部的变化。

下面是python和c++之间的真正区别：

c++具有地址指针的概念，而c++允许您传递指针，这绕过了对基本类型的复制，因此函数内部可以影响与外部相同的实例，因此外部也可以看到更改。这在python中没有等价的，因此如果没有变通方法（例如创建包装器类型）是不可能的。

这样的指针在python中很有用，但不像在c++中那样有必要，因为在c++中，您只能返回一个实体，而在python中，您可以返回用逗号分隔的多个值（即元组）。因此，在python中，如果您有变量a、b和c，并希望函数持久地修改它们（相对于外部），您可以这样做：

a=4
b=3
c=8

a,b,c=somefunc(a,b,c)
# a,b,c now have different values here

这样的语法在c++中是不容易实现的，因此在c++中您可以这样做：

int a=4
int b=3
int c=8
somefunc(&a,&b,&c)
// a,b,c now have different values here

Python为每个对象分配一个唯一的标识符，可以使用Python的内置id（）函数找到该标识符。可以验证函数调用中的实际参数和正式参数是否具有相同的id值，这表明伪参数和实际参数引用了相同的对象。注意，实际参数和对应的伪参数是引用同一对象的两个名称。如果将伪参数重新绑定到函数范围中的新值/对象，这不会影响实际参数仍然指向原始对象的事实，因为实际参数和伪参数是两个名称。以上两个事实可以概括为“参数通过赋值传递”。即。，

dummy_argument = actual_argument

如果将dummy_argument重新绑定到函数体中的新对象，则actual_argument仍然引用原始对象。如果使用dummy_argument[0]=some_thing，那么这也将修改actual_argument[0]。因此，“通过引用传递”的效果可以通过修改传入的对象引用的组件/属性来实现。当然，这需要传递的对象是可变对象。

为了与其他语言进行比较，您可以说Python以与C相同的方式按值传递参数，其中当您“按引用”传递时，实际上是按值传递引用（即指针）

def i_my_wstring_length(wstring_input:str = "", i_length:int = 0) -> int:
    i_length[0] = len(wstring_input)
    return 0

wstring_test  = "Test message with 32 characters."
i_length_test = [0]
i_my_wstring_length(wstring_test, i_length_test)
print("The string:\n\"{}\"\ncontains {} character(s).".format(wstring_test, *i_length_test))
input("\nPress ENTER key to continue . . . ")

我分享了另一种有趣的方式，让人们通过一个方便的工具来理解这个主题——基于@Mark Ransom传递可变列表的示例，可视化巨蟒代码执行

随便玩玩，你就会明白的。

传递字符串

传递列表

可以用[]传递

dta=“15252”正文=[dta]

关于这一点，已经有很多很好的答案（或者说是观点），我已经读过了，但我想提到一个缺失的答案。常见问题解答部分Python文档中的一个。我不知道发布此页面的日期，但这应该是我们的真实参考：

记住，在Python中，参数是通过赋值传递的。自从赋值只创建对对象的引用，没有别名在调用者和被调用者中的参数名之间，因此没有引用调用本身。

如果您有：

a = SOMETHING

def fn(arg):
    pass

你把它叫做fn（a），你做的和你在作业中做的完全一样。所以会发生这种情况：

arg = a

创建了对SOMETHING的其他引用。变量只是符号/名称/引用。他们不“持有”任何东西。