Aunque el sistema de herencia de Python es esencial para la organización del código, su efecto sobre el rendimiento se ignora con frecuencia. Este estudio examina el costo de heredar de muchas clases cuantificando el impacto en el tiempo de acceso a los atributos. Las pruebas extensas revelan que hay algunas anormalidades en el rendimiento de la búsqueda y que la desaceleración no es exactamente lineal . Los desarrolladores que trabajan en aplicaciones a gran escala deben ser conscientes de estos patrones porque Herencia profunda puede causar dificultades imprevistas. El rendimiento se puede mejorar y estos problemas se pueden disminuir utilizando estrategias alternativas como la composición y el almacenamiento de atributos optimizados.

La herencia dinámica de Python permite una compatibilidad fluida con CPU y GPU. Los desarrolladores pueden simplificar el manejo de matrices utilizando herramientas como NumPy y CuPy, así como técnicas efectivas como get_array_module. Este método ahorra tiempo y dinero al reducir la complejidad y garantizar un rendimiento excelente en todos los entornos de hardware.