众所周知，Python中常常按照key、value的形式来遍历字典的items。若value是基本数据类型（int,float等），则是传的拷贝，是不能直接修改value的：

dict2 = {'A':4, 'B':4}
for _, num in dict2.items():
    num += 1
print(dict2) # {'A': 4, 'B': 4}

这种情况下，若要修改value，只能按照my_dict[key] = ...的形式来修改。

for key, num in dict2.items():
    dict2[key] += 1
print(dict2) # {'A': 5, 'B': 5}

但是如果value是一个列表或者自定义类的对象，那么传的是引用，是可以修改的

如下所示:

dict1 = {'A':[1,2,3,4],'B':[3,4,5,6]}
for _, indices in dict1.items():
    indices.append(9)
print(dict1) # {'A': [1, 2, 3, 4, 9], 'B': [3, 4, 5, 6, 9]}

再如下面这个例子：

```python
class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

my_dict = dict([(i, MyClass(i)) for i in range(3)])
for _, my_obj in my_dict.items():
    print(my_obj.value)
    
print('\n')

for _, my_obj in my_dict.items():
    my_obj.value += 1

for _, my_obj in my_dict.items():
    print(my_obj.value)
    

最后打印输出：

0
1
2

1
2
3

也就是说，python中字典按照key、value遍历的时候value实际上相当于函数的参数，它会按照函数的参数传递规则进行传递，即对基本数据类型传拷贝，对于对象传引用。

value对于对象传引用有许多好处，比如我们可以将numpy.random.shuffle()作用于做为字典value的列表，使该列表被打乱：

import random
dict1 = {'A':[1,2,3,4],'B':[3,4,5,6]}
for _, indices in dict1.items():
    random.shuffle(indices)
print(dict1) # {'A': [4, 1, 3, 2], 'B': [4, 5, 6, 3]}

这个例子是我研究论文[1]的开源代码[2]时发现的，论文中用下列代码将每个cluster对应的样本索引列表打乱：

for _, cluster in clusters.items():
    rng.shuffle(cluster)

另外，该论文也使用下列代码将全局模型的各分量模型拷贝到各client模型：

for learner_id, learner in enumerate(client.learners_ensemble):
    copy_model(learner.model, self.global_learners_ensemble[learner_id].model)