Python中的函数传参机制是一个经常引起讨论的话题，尤其是在对比其他编程语言时。Python不支持像C++或Java那样的纯粹的值传递或引用传递，而是采用了独特的“传对象引用”方式。这种方式结合了值传递和引用传递的特点，但又有所不同。
在Python中，所有的变量都是对象的引用。当我们传递一个变量给函数时，实际上是传递了该对象的引用，而不是对象的副本。这意味着，对于不可变对象，如整数、浮点数或字符串，函数内部对这些对象的操作不会影响到原始的引用，因为它们是不可变的，新的值会创建一个新的对象，而原来的对象保持不变。例如，上文中的`test(a)`函数，尽管函数内部改变了`c`的值，但这只是创建了一个新的整数对象，并没有影响到原始的`a`。
然而，对于可变对象，如列表、字典等，情况就不同了。当我们将一个可变对象传递给函数时，函数内部对该对象的修改会影响到原始对象，因为它们是可变的，函数内部的操作会直接作用于原始对象。这就是为什么在`test(list2)`函数中，列表`list1`的内容在函数调用后发生了变化。
以下是一些关键知识点：
1. **不可变对象**：整数、浮点数、字符串、元组等。当你对这些对象进行操作，如加法、减法或字符串连接，都会创建新的对象，原对象保持不变。在函数中改变这些对象的值不会影响到函数外部的变量。
2. **可变对象**：列表、字典、集合等。这些对象可以在被创建后进行修改。当它们作为参数传递给函数时，函数内部的修改会直接影响到原始对象。
3. **传对象引用**：Python的参数传递机制，无论传递的是不可变对象还是可变对象，实际上都是传递对象的引用。对于不可变对象，函数内部修改会创建新对象；对于可变对象，函数内部修改会直接作用于原始对象。
4. **id() 函数**：用于获取对象的内存地址，可以用来判断对象是否是同一个。如果两个对象的id相同，那么它们是同一个对象。
理解Python的这一特性对于编写函数和处理复杂数据结构至关重要。在设计函数时，如果不想让函数内部的修改影响到外部，可以考虑复制一份对象（如使用`copy()`或`deepcopy()`方法），或者返回一个新的修改后的对象。而在需要共享状态时，利用可变对象的特性可以方便地实现。Python的这种传参方式既允许局部作用域的隔离，又提供了共享数据的可能性，是其动态特性的体现之一。
