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

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'
    

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)

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。

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。

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。