# 7.13。 Numba 项目路线图 > 原文： [http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/developer/roadmap.html](http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/developer/roadmap.html) 注意 本页最后修订于 _2018 年 12 月 _。 本路线图仅供参考。优先级和资源发生变化，因此我们可能会选择重新排序或放弃此列表中的内容。此外，进一步的项目，它们将变得越来越具体。如果您有兴趣处理其中一个项目，请打开一个我们可以先讨论设计和方法的问题。 ## 7.13.1。短期：2019H1 * 容器改进： * Numba 字典支持 * 重构列表以遵循新的容器最佳实践。参见 [issue 3546](https://github.com/numba/numba/issues/3546#issuecomment-443008201) 中的讨论。 * 弃用 Python 2.7 支持 * 改善缓存： * 完全支持使用 ParallelAccelerator 编译的函数 * 生成函数的安全缓存（字符串的 eval） * 当调用链中的任何函数（甚至在其他文件中）发生更改时，将使缓存过期 * 分发预先填充的缓存的过程 * 继续提高可用性和调试： * 在管道中捕获更多不受支持的功能（特别是那些 parfors 无法处理的功能） * 错误消息 * 用于调试和理解性能的诊断工具 * 更好地为新用户和贡献者加入（修改文档，更多示例） * 开始重构导致常见错误报告的现有功能： * 增强 Numba 函数提供的接口描述，以提供更多类型信息 * 转换旧的 Numba 函数实现以使用公共扩展机制 * 更多单元测试和 ParallelAccelerator 的模块化通过 ## 7.13.2。中期：2019H2 * 统一调度常规函数，ufunc 和 gufunc * 使用稳定的接口声明 Numba 1.0 * 继续提高可用性和调试（见上文） * 继续重构 Numba 内部以解决常见错误报告（见上文） * JIT 课程的审查和改进 * 提高编译速度 * 改善 Numba 分配内存的内存管理 * 更好地支持编写代码转换过程 * 使缓存和并行执行功能选择退出而不是选择加入 * 添加启发式以确定 parfor 通行证是否有益 ## 7.13.3。长期：2020 年及以后 * 统一 GPU 后端（共享更多代码和接口） * 提前改进编译（适用于低功耗设备） * 改善跨语言连接（C ++，JVM？，Julia？，R？） * 从其他语言中调用 Numba， * 从 Numba 打电话到其他语言 * 更好地支持“混合”CPU / GPU / TPU /等编程 * 部分/延期编译功能 * 促进 Numba 与核心 PyData 包的集成： * SciPy 的/ scikit 学习/ scikit 图像/熊猫 * 更多支持将 Numba 用于编译用户定义函数的其他应用程序（数据库等）的工作 * 更多支持使用 Numba 作为“编译工具包”来创建自定义编译器（如 HPAT，自动区分功能等） * 除了现有的基于字节码的前端之外，还要研究基于 AST 的 Numba 前端