@classmethod

基本介绍

@classmethod 是 Python 中的一个装饰器，作用是把一个方法封装成类方法。
类方法是什么，就是可以直接使用类，无需实例化调用的方法叫做类方法。
比如:

class DateUtils:    
    @classmethod
    def get_time(cls):
        import datetime
        return datetime.datetime.now()
 
#类调用
year1 = DateUtils.get_time
print(year1)

#实例化后调用
date = DateUtils()
year2 =n date.get_time
print(year2)
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# @model_validator(mode="")(pydantic库)

## 可输入参数:

* `before`和`after`

* 区别如下:

  - `@model_validator(mode="before")` 在`pydantic`模型进行内置类型和约束验证前执行 ，处理的是原始输入数据，通常为字典形式。可以对数据进行转换，如将字符串转为数字，还能进行数据清理等操作，之后返回处理过的字典供后续验证。比如输入的日期是多种字符串格式，可在`before`验证中统一转换为指定日期格式。

  - `@model_validator(mode="after")` 在模型完成内置验证后执行，此时面对的是已经初步验证通过的模型实例对象，不能对数据来源进行转换，但能基于完整的实例对象做进一步检查。

  - 通俗地来说`@model_validator`中参数为`before`时该模型中的检查方法更倾向于对输入格式的检查和转换

  - 而后者，即参数为`after`的时候，更加倾向于在数据格式都毫无疑问的时候，单纯对数据大小关系进行检查，其重点没有放在格式上面，而是数值关系，所以叫`after`。

    ```python
    from pydantic import BaseModel, model_validator
    
    class TimeInterval(BaseModel):
        start_time: int
        end_time: int
    
        @model_validator(mode="after")
        def check_time_order(cls, instance):
            if instance.start_time >= instance.end_time:
                raise ValueError("开始时间必须早于结束时间")
            return instance
    
    # 测试
    try:
        time_data = {"start_time": 1672531200, "end_time": 1672534800}#直接验证数值大小
        time_interval = TimeInterval(**time_data)
        print(time_interval)
    except ValueError as e:
        print(f"验证失败: {e}")