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。

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。

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。

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)

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

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）