Meskipun sistem warisan Python sangat penting untuk organisasi kode, pengaruhnya terhadap kinerja sering diabaikan. Studi ini meneliti biaya warisan dari banyak kelas dengan mengukur dampak pada waktu akses atribut. Pengujian ekstensif mengungkapkan bahwa ada beberapa kelainan dalam kinerja pencarian dan bahwa melambat tidak persis linear . Pengembang yang bekerja pada aplikasi skala besar harus menyadari pola-pola ini karena warisan yang dalam dapat menyebabkan kesulitan yang tidak terduga. Kinerja dapat ditingkatkan dan masalah ini dapat dikurangi menggunakan strategi alternatif seperti komposisi dan penyimpanan atribut yang dioptimalkan.

Warisan dinamis Python memungkinkan kompatibilitas CPU dan GPU yang lancar. Pengembang dapat menyederhanakan penanganan array dengan menggunakan alat seperti NumPy dan CuPy serta teknik efektif seperti get_array_module. Metode ini menghemat waktu dan uang dengan mengurangi kompleksitas dan menjamin kinerja luar biasa di seluruh lingkungan perangkat keras.