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'
    

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。

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

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

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'

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。