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。

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'

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。

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。

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

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