导读：
1.变量和对象
2.可变对象与不可变对象
3.引用传参
在C/C++中，传值和传引用是函数参数传递的两种方式。由于思维定式，从C/C++转过来的Python初学者也经常会感到疑惑：在Python中，函数参数传递是传值，还是传引用呢？
看下面两段代码：
def foo(arg): arg = 5 print(arg) x = 1 foo(x) # 输出5 print(x) # 输出1 def foo(arg): arg.append(3) x = [1, 2] print(x) # 输出[1, 2] foo(x) print(x) # 输出[1, 2, 3]
看完第一段代码，会有人说这是值传递，因为函数并没有改变x的值；看完第二段代码，又会有人说这是传引用，因为函数改变了x的内容。
那么，Python中的函数到底是传值还是传引用呢？
一、变量和对象
我们需要先知道Python中的“变量”与C/C++中“变量”是不同的。
在C/C++中，当你初始化一个变量时，就是声明一块存储空间并写入值。相当于把一个值放入一个盒子里：
int a = 1;
现在”a”盒子里放了一个整数1，当给变量a赋另外一个值时会替换盒子a里面的内容：
a = 2;
当你把变量a赋给另外一个变量时，会拷贝a盒子中的值并放入一个新的“盒子”里：
int b = a;
在Python中，一个变量可以说是内存中的一个对象的“标签”或“引用”：
a = 1
现在变量a指向了内存中的一个int型的对象（a相当于对象的标签）。如果给a重新赋值，那么标签a将会移动并指向另一个对象：
a = 2
原来的值为1的int型对象仍然存在，但我们不能再通过a这个标识符去访问它了（当一个对象没有任何标签或引用指向它时，它就会被自动释放）。如果我们把变量a赋给另一个变量，我们只是给当前内存中对象增加一个“标签”而已：
b = a
综上所述，在Python中变量只是一个标签一个标识符，它指向内存中的对象。故变量并没有类型，类型是属于对象的，这也是Python中的变量可以被任何类型赋值的原因。
在python中，值是靠引用来传递来的。
我们可以用id()来判断两个变量是否为同一个值的引用。 我们可以将id值理解为那块内存的地址标示。
>>> a = 1 >>> b = a >>> id(a) 13033816 >>> id(b) # 注意两个变量的id值相同 13033816 >>> a = 2 >>> id(a) # 注意a的id值已经变了 13033792 >>> id(b) # b的id值依旧 13033816 >>> a = [1, 2] >>> b = a >>> id(a) 139935018544808 >>> id(b) 139935018544808 >>> a.append(3) >>> a [1, 2, 3] >>> id(a) 139935018544808 >>> id(b) # 注意a与b始终指向同一个地址 139935018544808
二、可变对象与不可变对象
在Python的基本数据类型中，我们知道numbers、strings和tuples是不可更改的对象，而list、dict、set是可以修改的对象。那么可变与不可变有什么区别呢？看下面示例：
a = 1 # a指向内存中一个int型对象 a = 2 # 重新赋值
当将a重新赋值时，因为原来值为1的对象是不能改变的，所以a会指向一个新的int对象，其值为2。（如上面的图示）
lst = [1, 2] # lst指向内存中一个list类型的对象 lst[0] = 2 # 重新赋值lst中第一个元素
因为list类型是可以改变的，所以第一个元素变更为2。更确切的说，lst的第一个元素是int型，重新赋值时一个新的int对象被指定给第一个元素，但是对于lst来说，它所指的列表型对象没有变，只是列表的内容（其中一个元素）改变了。
好了，到这里我们就很容易解释开头的两段代码了：
def foo(arg): arg = 5 print(arg) x = 1 foo(x) # 输出5 print(x) # 输出1
上面这段代码把x作为参数传递给函数，这时x和arg都指向内存中值为1的对象。然后在函数中arg = 5时，因为int对象不可改变，于是创建一个新的int对象（值为5）并且令arg指向它。而x仍然指向原来的值为1的int对象，所以函数没有改变x变量。
def foo(arg): arg.append(3) x = [1, 2] print(x) # 输出[1, 2] foo(x) print(x) # 输出[1, 2, 3]
这段代码同样把x传递给函数foo，那么x和arg都会指向同一个list类型的对象。因为list对象是可以改变的，函数中使用append在其末尾添加了一个元素，list对象的内容发生了改变，但是x和arg仍然是指向这一个list对象，所以变量x的内容发生了改变。
三、引用传参
可变类型与不可变类型的变量分别作为函数参数时，会有什么不同吗？
Python有没有类似C语言中的指针传参呢？
>>> def selfAdd(a): ... """自增""" ... a += a ... >>> a_int = 1 >>> a_int 1 >>> selfAdd(a_int) >>> a_int 1 >>> a_list = [1, 2] >>> a_list [1, 2] >>> selfAdd(a_list) >>> a_list [1, 2, 1, 2]
Python中函数参数是引用传递（注意不是值传递）。对于不可变类型，因变量不能修改，所以运算不会影响到变量自身；而对于可变类型来说，函数体中的运算有可能会更改传入的参数变量。
想一想为什么
>>> def selfAdd(a): ... """自增""" ... a = a + a # 我们更改了函数体的这句话 ... >>> a_int = 1 >>> a_int 1 >>> selfAdd(a_int) >>> a_int 1 >>> a_list = [1, 2] >>> a_list [1, 2] >>> selfAdd(a_list) >>> a_list [1, 2] # 想一想为什么没有变呢？
总结：
x += x是直接对x指向的空间进行修改,而不是让b指向一个新的。
x = x+x先把=号右边的结果计算出来,然后让x指向这个新的地方,不管原来b指向谁.
四、一切皆对象
Python使用对象模型来储存数据，任何类型的值都是一个对象。所有的python对象都有3个特征：身份id、类型type和值value。
身份：每一个对象都有自己的唯一的标识，可以使用内建函数id()来得到它。这个值可以被认为是该对象的内存地址。
类型：对象的类型决定了该对象可以保存的什么类型的值，可以进行什么操作，以及遵循什么样的规则。type()函数来查看python 对象的类型。
值：对象表示的数据项。
>>> a = 1 >>> id(a) 140068196051520 >>> b = 2 >>> id(b) 140068196051552 >>> c = a >>> id(c) 140068196051520 >>> c is a True >>> c is not b True
运算符 is 、 is not 就是通过id()的返回值（即身份）来判定的，也就是看它们是不是同一个对象的“标签”。
本文来源于我看到的一篇文档，具体来源不可考，我觉得对于引用讲的还是比较清楚的。引用以及可变对象不可变对象，在Python中时比较重要的，因为在接下来的学习中，都会有意无意地用到。