// adding unexpected entries into the config.
				//
				// With newer config disallowing changing / turning off
				// notification targets without removing ARN in notification
				// configuration we won't see this problem anymore.
				if reflect.DeepEqual(queue.ARN, arnErr.ARN) && i < len(config.QueueList) {
					config.QueueList = append(config.QueueList[:i],
						config.QueueList[i+1:]...)
				}

        try {
            toolchainBuilder.build(request);
        } catch (ToolchainsBuildingException e) {
            assertEquals(
                    "1 problem was encountered while building the effective toolchains" + LS
                            + "[FATAL] Non-parseable toolchains (memory): MESSAGE @ line 4, column 2" + LS,
                    e.getMessage());
        }
    }

When you check the benchmarks, it is common to see several tools of different types compared as equivalent.

Specifically, to see Uvicorn, Starlette and FastAPI compared together (among many other tools).

The simpler the problem solved by the tool, the better performance it will get. And most of the benchmarks don't test the additional features provided by the tool.

The hierarchy is like:

* **Uvicorn**: an ASGI server

Insbesondere dass Uvicorn, Starlette und FastAPI zusammen verglichen werden (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, das durch das Tool gelöst wird, desto besser wird die Performanz sein. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, die das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server

## Zugriff auf den Requestbody in einem Exceptionhandler { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }

/// tip | Tipp

### Entiende el problema { #understand-the-problem }

* Primero, asegúrate de **entender el problema** que el pull request está intentando resolver. Podría tener una discusión más larga en una GitHub Discussion o issue.

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

Möchten Sie nur ein `str` haben? Oder nur ein `dict`? Oder direkt eine Instanz eines Modells einer Datenbank-Klasse? Es funktioniert alles auf die gleiche Weise.

---

Veja o que ter em mente e como revisar um pull request:

### Entenda o problema { #understand-the-problem }

* Primeiro, garanta que você **entendeu o problema** que o pull request tenta resolver. Pode haver uma discussão mais longa em uma Discussion ou issue do GitHub.

* Também há uma boa chance de o pull request não ser realmente necessário porque o problema pode ser resolvido de uma **forma diferente**. Aí você pode sugerir ou perguntar sobre isso.

	r.expectedMax = expectedMax
}

// AddChecksum will add checksum checks as specified in
// https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/checking-object-integrity.html
// Returns ErrInvalidChecksum if a problem with the checksum is found.
func (r *Reader) AddChecksum(req *http.Request, ignoreValue bool) error {
	cs, err := GetContentChecksum(req.Header)
	if err != nil {
		return ErrInvalidChecksum
	}
	if cs == nil {

/// tip | Tipp

Auch die Integration anderer Authentifizierungs-/Autorisierungsanbieter wie Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, usw. ist möglich und relativ einfach.

Das komplexeste Problem besteht darin, einen Authentifizierungs-/Autorisierungsanbieter wie solche aufzubauen, aber **FastAPI** reicht Ihnen die Tools, das einfach zu erledigen, während Ihnen die schwere Arbeit abgenommen wird.

///