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
通过引用传递对象有一个小技巧，即使语言无法实现。它也适用于Java，它是一个列表，只有一项。；-）
class PassByReference:
def __init__(self, name):
self.name = name
def changeRef(ref):
ref[0] = PassByReference('Michael')
obj = PassByReference('Peter')
print obj.name
p = [obj] # A pointer to obj! ;-)
changeRef(p)
print p[0].name # p->name
这是一个丑陋的黑客，但它奏效了-P
其他回答
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。
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。
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。
它既不是通过值传递，也不是通过引用传递，而是通过对象调用。参见Fredrik Lundh：
http://effbot.org/zone/call-by-object.htm
这里有一句重要的话：
“…变量[名称]不是对象；它们不能由其他变量表示或由对象引用。”
在您的示例中，当调用Change方法时，将为其创建名称空间；var成为该名称空间中字符串对象“Original”的名称。然后，该对象在两个名称空间中都有一个名称。接下来，var='Changed'将var绑定到一个新的字符串对象，因此该方法的命名空间忘记了'Original'。最后，该名称空间被遗忘，字符串“Changed”也随之消失。
我分享了另一种有趣的方式，让人们通过一个方便的工具来理解这个主题——基于@Mark Ransom传递可变列表的示例，可视化巨蟒代码执行
随便玩玩，你就会明白的。
传递字符串
传递列表
