Přestože je Pythonův dědický systém nezbytný pro organizaci kódu, jeho účinek na výkon je často ignorován. Tato studie zkoumá náklady na zdědění z mnoha tříd kvantifikací dopadu na čas přístupu atributů. Rozsáhlé testování ukazuje, že ve výkonu vyhledávání existují určité abnormality a že zpomalení není přesně lineární . Vývojáři pracující na rozsáhlých aplikacích si musí být vědomi těchto vzorců, protože hluboká dědičnost může způsobit nepředvídané potíže. Výkon lze vylepšit a tyto problémy lze snížit pomocí alternativních strategií, jako je složení a optimalizované ukládání atributů.

Dynamická dědičnost Pythonu umožňuje bezproblémovou kompatibilitu CPU a GPU. Vývojáři mohou zjednodušit manipulaci s poli pomocí nástrojů jako NumPy a CuPy a také účinných technik, jako je get_array_module. Tato metoda šetří čas a peníze tím, že snižuje složitost a zaručuje vynikající výkon napříč hardwarovými prostředími.