Республика Татарстан нарастила экспорт на 14%
Согласно предварительным оценкам экспертов, за 12 месяцев 2025 года компании Республики Татарстан экспортировали за рубеж продукцию АПК на сумму около 513 млн долл. США. В сравнении с аналогичным периодом прошлого года объем экспорта вырос на 14% в стоимостном выражении.
В топ-5 видов продукции АПК, экспортированных в 2025 году, в стоимостном выражении входят:
✅Подсолнечное масло;
✅Майонез и другие соусы;
✅Жмых;
✅Рапсовое масло;
✅Шоколад.
Основной рост объема экспорта обеспечили рапсовое масло, майонез и другиесоусы, а также семенарапса. Так, например, за 12 месяцев 2024 года регион поставил на зарубежные рынки рапсовогомасла на сумму около 20 млн долл. США, а за этот же период 2025 года — около 62 млн долл. США. Экспорт майонеза и других соусов и семян рапса увеличился в 2025 году более чем на 20 млн долл. США относительно аналогичного периода 2024 года.
🗺 Основными направлениями для поставок сельскохозяйственной продукции из Республики Татарстан в 2025 году были Иран, Казахстан, Индия, Беларусь и Китай.
Подробнее познакомиться с экспортными каталогами регионов можно по ссылке на сайте «Агроэкспорта».
Читайте «Агроэкспорт» в MAX
#агроэкспорт#новостиАПК
http://sendapatch.se/projects/pylibmc/
#pylibmc is a client in Python for #memcached. It is a wrapper around TangentOrg‘s libmemcached library.
The interface is intentionally made as close to python-memcached as possible, so that applications can drop-in replace it.
pylibmc leverages among other things configurable behaviors, data pickling, data compression, battle-tested GIL retention, consistent distribution, and the binary memcached protocol.
https://pypi.python.org/pypi/python-memcached
This software is a 100% Python interface to the #memcached#memory#cache daemon. It is the #client side software which allows storing values in one or more, possibly remote, memcached servers. Search google for memcached for more information.
#cplusplus#cache#cpp#database#fibers#in_memory#in_memory_database#key_value#keydb#memcached#message_broker#multi_threading#nosql#redis#valkey#vector_search
Dragonfly is a modern in-memory data store compatible with Redis and Memcached, offering up to 25 times higher throughput and better cache efficiency while using up to 80% fewer resources. It scales well with larger servers, supports many Redis commands, and features a unique, memory-efficient cache and fast snapshotting. Dragonfly provides low latency, high performance, and is easy to configure with familiar Redis options. Its design ensures atomic operations and efficient resource use, making it ideal for fast, cost-effective cloud applications needing real-time data access and high scalability. This means you get faster, more efficient caching and data handling with minimal changes to your existing setup[5][2][4].
https://github.com/dragonflydb/dragonfly