Bien que le système d'héritage de Python soit essentiel pour l'organisation du code, son effet sur les performances est souvent ignoré. Cette étude examine le coût de l'héritage de nombreuses classes en quantifiant l'impact sur le temps d'accès aux attributs. Des tests approfondis révèlent qu'il existe des anomalies dans les performances de recherche et que le ralentissement n'est pas exactement linéaire . Les développeurs travaillant sur des applications à grande échelle doivent être conscients de ces modèles car Héritage profond peut entraîner des difficultés imprévues. Les performances peuvent être améliorées et ces problèmes peuvent être réduits à l'aide de stratégies alternatives comme la composition et le stockage d'attribut optimisé.

L'héritage dynamique de Python permet une compatibilité fluide entre CPU et GPU. Les développeurs peuvent simplifier la gestion des tableaux en utilisant des outils tels que NumPy et CuPy ainsi que des techniques efficaces telles que get_array_module. Cette méthode permet d'économiser du temps et de l'argent en réduisant la complexité et en garantissant d'excellentes performances dans tous les environnements matériels.