Kuigi Pythoni pärandisüsteem on koodide korraldamiseks hädavajalik, eiratakse selle mõju jõudlusele sageli. Selles uuringus uuritakse paljude klasside pärandamise kulusid, kvantifitseerides mõju atribuudi juurdepääsuajale. Ulatuslik testimine näitab, et otsingu jõudluses on mõned kõrvalekalded ja aeglustumine pole täpselt lineaarne . Suuremahuliste rakenduste kallal töötavad arendajad peavad olema nendest mustritest teadlikud, kuna sügav pärand võib põhjustada ettenägematuid raskusi. Toimivust saab täiustada ja neid probleeme saab vähendada, kasutades alternatiivseid strateegiaid nagu koostis ja optimeeritud atribuutide salvestamine.

Pythoni dünaamiline pärand võimaldab sujuvalt CPU ja GPU ühilduvust. Arendajad saavad massiivi käsitlemist lihtsustada, kasutades selliseid tööriistu nagu NumPy ja CuPy ning tõhusaid tehnikaid, nagu get_array_module. See meetod säästab aega ja raha, vähendades keerukust ja tagades suurepärase jõudluse kõigis riistvarakeskkondades.