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。

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

简单答案：

在类似于python的c++中，当您创建一个对象实例并将其作为参数传递时，不会复制实例本身，因此您可以从函数的外部和内部引用相同的实例，并且可以修改相同对象实例的组件基准，因此外部可以看到更改。

对于基本类型，python和c++的行为也相同，因为现在创建了实例的副本，所以外部看到/修改的实例与函数内部不同。因此，外部看不到内部的变化。

下面是python和c++之间的真正区别：

c++具有地址指针的概念，而c++允许您传递指针，这绕过了对基本类型的复制，因此函数内部可以影响与外部相同的实例，因此外部也可以看到更改。这在python中没有等价的，因此如果没有变通方法（例如创建包装器类型）是不可能的。

这样的指针在python中很有用，但不像在c++中那样有必要，因为在c++中，您只能返回一个实体，而在python中，您可以返回用逗号分隔的多个值（即元组）。因此，在python中，如果您有变量a、b和c，并希望函数持久地修改它们（相对于外部），您可以这样做：

a=4
b=3
c=8

a,b,c=somefunc(a,b,c)
# a,b,c now have different values here

这样的语法在c++中是不容易实现的，因此在c++中您可以这样做：

int a=4
int b=3
int c=8
somefunc(&a,&b,&c)
// a,b,c now have different values here

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。

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。

给定python处理值和对它们的引用的方式，唯一可以引用任意实例属性的方法是通过名称：

class PassByReferenceIsh:
    def __init__(self):
        self.variable = 'Original'
        self.change('variable')
        print self.variable

    def change(self, var):
        self.__dict__[var] = 'Changed'

当然，在实际代码中，您可以在dict查找中添加错误检查。