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'
    

除了所有关于Python中这些东西的工作原理的精彩解释之外，我看不到任何关于这个问题的简单建议。就像您创建对象和实例一样，处理实例变量并更改它们的Python方式如下：

class PassByReference:
    def __init__(self):
        self.variable = 'Original'
        self.Change()
        print self.variable

    def Change(self):
        self.variable = 'Changed'

在实例方法中，通常引用self来访问实例属性。在__init__中设置实例属性并在实例方法中读取或更改它们是正常的。这也是为什么将self-als作为第一个参数传递给def Change。

另一种解决方案是创建如下静态方法：

class PassByReference:
    def __init__(self):
        self.variable = 'Original'
        self.variable = PassByReference.Change(self.variable)
        print self.variable

    @staticmethod
    def Change(var):
        var = 'Changed'
        return var

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）

关于这一点，已经有很多很好的答案（或者说是观点），我已经读过了，但我想提到一个缺失的答案。常见问题解答部分Python文档中的一个。我不知道发布此页面的日期，但这应该是我们的真实参考：

记住，在Python中，参数是通过赋值传递的。自从赋值只创建对对象的引用，没有别名在调用者和被调用者中的参数名之间，因此没有引用调用本身。

如果您有：

a = SOMETHING

def fn(arg):
    pass

你把它叫做fn（a），你做的和你在作业中做的完全一样。所以会发生这种情况：

arg = a

创建了对SOMETHING的其他引用。变量只是符号/名称/引用。他们不“持有”任何东西。

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