Selvom Pythons arvesystem er vigtigt for kodeorganisation, ignoreres dens virkning på ydeevnen ofte. Denne undersøgelse undersøger omkostningerne ved at arve fra mange klasser ved at kvantificere påvirkningen på attributadgangstid. Omfattende test afslører, at der er nogle abnormiteter i opslagens ydeevne, og at langsommningen ikke er nøjagtigt lineær . Udviklere, der arbejder med store applikationer, skal være opmærksomme på disse mønstre, fordi dyb arv kan forårsage uforudsete vanskeligheder. Ydeevnen kan forbedres, og disse problemer kan mindskes ved hjælp af alternative strategier som sammensætning og optimeret attributopbevaring.

Pythons dynamiske arv giver mulighed for jævn CPU- og GPU-kompatibilitet. Udviklere kan forenkle array-håndtering ved at bruge værktøjer som NumPy og CuPy samt effektive teknikker som get_array_module. Denne metode sparer tid og penge ved at reducere kompleksiteten og garantere fremragende ydeevne på tværs af hardwaremiljøer.