参数是通过引用传递还是通过值传递？如何通过引用传递，以便下面的代码输出“Changed”而不是“Original”？
class PassByReference:
def __init__(self):
self.variable = 'Original'
self.change(self.variable)
print(self.variable)
def change(self, var):
var = 'Changed'
另请参阅：为什么函数可以修改调用者感知的某些参数，而不能修改其他参数？
当前回答
（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。
其他回答
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。
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。
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
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
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。）
