على الرغم من أن نظام الميراث في Python ضروري لتنظيم الكود ، إلا أن تأثيره على الأداء يتم تجاهله بشكل متكرر. تبحث هذه الدراسة في تكلفة الوراثة من العديد من الفئات من خلال تحديد التأثير على وقت الوصول إلى السمة. يكشف الاختبار المكثف أن هناك بعض التشوهات في أداء البحث وأن التباطؤ ليس خطيًا بالضبط . يجب أن يكون المطورون الذين يعملون على تطبيقات واسعة النطاق على دراية بهذه الأنماط لأن الميراث العميق قد يتسبب في صعوبات غير متوقعة. يمكن تعزيز الأداء ويمكن تقليل هذه المشكلات باستخدام استراتيجيات بديلة مثل التكوين وتخزين السمات المحسنة.

يسمح الميراث الديناميكي لـ Python بالتوافق السلس مع وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU). يمكن للمطورين تبسيط التعامل مع المصفوفات باستخدام أدوات مثل NumPy وCuPy بالإضافة إلى تقنيات فعالة مثل get_array_module. توفر هذه الطريقة الوقت والمال عن طريق تقليل التعقيد وضمان الأداء الممتاز عبر بيئات الأجهزة.