Vaikka Pythonin perintöjärjestelmä on välttämätön koodin organisaatiolle, sen vaikutusta suorituskykyyn jätetään usein huomiotta. Tässä tutkimuksessa tutkitaan monien luokkien perimisen kustannuksia määrittämällä vaikutuksen ominaisuuksien käyttöaikaan. Laaja testaus paljastaa, että haku suorituskyvyssä on joitain poikkeavuuksia ja että hidastuminen ei ole tarkalleen lineaarista . Laajamittaisten sovellusten parissa työskentelevien kehittäjien on oltava tietoisia näistä malleista, koska syvä perintö voi aiheuttaa odottamattomia vaikeuksia. Suorituskykyä voidaan parantaa, ja näitä ongelmia voidaan vähentää käyttämällä vaihtoehtoisia strategioita, kuten koostumusta ja optimoitua ominaisuuden varastointia.

Pythonin dynaaminen perintö mahdollistaa sujuvan CPU- ja GPU-yhteensopivuuden. Kehittäjät voivat yksinkertaistaa taulukoiden käsittelyä käyttämällä työkaluja, kuten NumPy ja CuPy, sekä tehokkaita tekniikoita, kuten get_array_module. Tämä menetelmä säästää aikaa ja rahaa vähentämällä monimutkaisuutta ja takaamalla erinomaisen suorituskyvyn kaikissa laitteistoympäristöissä.