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。

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。

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。）

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。

我解决了类似的要求，如下所示：

要实现更改变量的成员函数，请不要传递变量本身，而是传递包含引用该变量的setattr的functools.partial。在change（）内调用functools.partial将执行setttr并更改实际引用的变量。

注意，setattr需要变量的名称作为字符串。

class PassByReference(object):
    def __init__(self):
        self.variable = "Original"
        print(self.variable)        
        self.change(partial(setattr,self,"variable"))
        print(self.variable)

    def change(self, setter):
        setter("Changed")

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