Obwohl das Erbsystem von Python für die Codeorganisation von wesentlicher Bedeutung ist, wird seine Auswirkungen auf die Leistung häufig nicht berücksichtigt. Diese Studie untersucht die Kosten für die Erben aus vielen Klassen, indem die Auswirkungen auf die Attributzugriffszeit quantifiziert werden. Umfangreiche Tests zeigen, dass es einige Anomalien in der Suchleistung gibt und dass die Verlangsamung nicht genau lineares ist. Entwickler, die an groß angelegten Anwendungen arbeiten, müssen sich dieser Muster bewusst sein, da Tief erbschaft unvorhergesehene Schwierigkeiten verursachen können. Die Leistung kann verbessert werden und diese Probleme können mit alternativen Strategien wie Komposition und optimiertem Attributspeicher verringert werden.

Die dynamische Vererbung von Python ermöglicht eine reibungslose CPU- und GPU-Kompatibilität. Entwickler können die Array-Verarbeitung vereinfachen, indem sie Tools wie NumPy und CuPy sowie effektive Techniken wie get_array_module verwenden. Diese Methode spart Zeit und Geld, indem sie die Komplexität reduziert und eine hervorragende Leistung in allen Hardwareumgebungen garantiert.