def inc(n):
print(id (n))
n=n+1
print(id(n))
n=3
id(n)
94009708763784
inc(n)
print(n)
94009708763784 94009708763816 3
def change一list (orginator_list):
print( "orginator list is:",orginator_list)
new_list = orginator_list
new_list.append ("I am new")
print(" new list is:",new_list)
return new_list
orginator_list=['a','b','c']
new_list=change一list(orginator_list)
orginator list is: ['a', 'b', 'c'] new list is: ['a', 'b', 'c', 'I am new']
print(new_list)
['a', 'b', 'c', 'I am new']
print(orginator_list)
['a', 'b', 'c', 'I am new']
def change一me (org一list):
print (id(org一list))
new_list = org一list
print(id(new_list))
if len (new_list) >5:
new_list = [ 'a','b','c']
for i,e in enumerate(new_list):
if isinstance(e,list):
new_list [ i ] = "* **"# #挤元素为list类搜的替换为***
print(new_list)
print(id(new_list))
传入参数 org_list 为列表，如果为可变对象，按照可变对象传引用的理解。
new_list 和 org_list 指向同一块内存，因此两者的id值输出一致，
任何对 new_list 所执行的内容的操作会直接反应到 org_list ，
也就是说修改 new_list 会导致 org_list 的直接修改，对吧？来看测试例子。
test1=[1,['a',1,3],[2,1],6]
change一me(test1)
140031668769408 140031668769408 [1, '* **', '* **', 6] 140031668769408
print(test1)
[1, '* **', '* **', 6]
test2=[1,2,3,4,5,6,5,[1]]
change一me(test2)
140031668832000 140031668832000 ['a', 'b', 'c'] 140031668809664
print(test2)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, [1]]
对于 testl 、 newlist 和 orglist 的表现和理解的传引用确实一致，
最后test1被修改为 [1, '***', '***'，6] ，
但对于输入 test2 、 new_list 和 orglist 的id输出在进行列表相关的操作 前是一致的，
但操作之后 newlist 的id值却变为35250664，整个 test2 在调用函数 change_me
后却没有发生任何改变，可是按照传引用的理解期望输出应该是 ['a', 'b', 'c'] ,
似乎可变对象传引用这个说法也不恰当，那么Python函数中参数传递的机制到底是怎么样的？
要明白这个槪念，首先要理解： Python中的赋值与理解的C/C++等语言中的賦值的意思并不一样。
如果有如下语句：
a = 5, b = a, b = 7;
分别来看一下在C/C++以及Python中是如何赋值的。
如图3-6所示，C/C++中当执行 b=a 的时候，在内存中申请一块内存并将a的值复制到该内存中；
当执行b=7之后是将b对应的值从5修改为7。
b=7导致b的值从5修改到7
但在Python中赋值并不是复制， b=a 操作使得b与a引用同一个对象。
而 b=7 则是将b 指向对象71如图3-7所示。
通过以下示例来验证上面所述的过程：
a=5
id(a)
94009708763848
b=a
id(b)
94009708763848
b=7
id(b)
94009708763912
id(a)
94009708763848
从输出可以看出， b=a 赋值后b的 id() 输出和 a —样，但 b=7 操作后b指向另外一块空间。
可以简单理解为， b=a 传递的是对象的引用，其过程类似于贴"标签"，5和7是实实在在的内存空间，
执行 a=5 相当于申请一块内存空间代表对象5并在上面贴上标签a，这样a 和5便绑定在一起了。
而 b=a 相当于对标签a创建了一个别名，因此它们实际都指向5。
但 b=7 操作之后标签b重新贴到7所代表的对象上去了，而此时5仅有标签a。
理解了上述背景，再回头来看看前面的例子就很好理解了。
对于示例一，n=n+1，由于 n为数字，是不可变对象，
n+1会重新申请一块内存，其值为n+1，并在函数体中创建局部 变量n指向它。
当调用完函数inc(n)之后，函数体中的局部变量在函数外不并不可见，
此时的n代表函数体外的命名空间所对应的n,值还是3。
而在示例三中，当org_list的长度大于 5的时候，new_list=['a','b','c']操作重新创建了一块内存并将new_list指向它。
当传人参数为 test2=[1,2,3,4,5,6,[1]]的时候，函数的执行并没有改变该列表的值。
结论
因此，对于Python函数参数是传值还是传引用这个问题的答案是：都不是。 正确的叫法应该是传对象（call by object)或者说传对象的引用（call-by-object-reference)。 函数参数在传递的过程中将整个对象传入，对可变对象的修改在函数外部以及内部都可见， 调用者和被调用者之间共享这个对象，而对于不可变对象，由于并不能真正被修改， 因此，修改往往是通过生成一个新对象然后赋值来实现的。