Iako je Pythonov sustav nasljeđivanja ključan za organizaciju koda, njegov utjecaj na performanse često se zanemaruje. Ova studija ispituje troškove nasljeđivanja iz mnogih klasa kvantificiranjem utjecaja na vrijeme pristupa atributima. Opsežno testiranje otkriva da postoje neke abnormalnosti u performansama pretraživanja i da usporavanje nije baš linearna . Programeri koji rade na velikim aplikacijama moraju biti svjesni ovih obrazaca jer duboko nasljeđivanje može uzrokovati nepredviđene poteškoće. Učinkovitost se može poboljšati i ovi se problemi mogu smanjiti pomoću alternativnih strategija poput sastava i optimiziranog pohrane atributa.

Pythonovo dinamičko nasljeđivanje omogućuje glatku CPU i GPU kompatibilnost. Programeri mogu pojednostaviti rukovanje nizom pomoću alata kao što su NumPy i CuPy kao i učinkovitih tehnika kao što je get_array_module. Ova metoda štedi vrijeme i novac smanjujući složenost i jamčeći izvrsne performanse u hardverskim okruženjima.