Sebbene il sistema di eredità di Python sia essenziale per l'organizzazione del codice, il suo effetto sulle prestazioni è spesso ignorato. Questo studio esamina il costo dell'eredità di molte classi quantificando l'impatto sul tempo di accesso agli attributi. Test estesi rivelano che ci sono alcune anomalie nelle prestazioni di ricerca e che il rallentamento non è esattamente lineare . Gli sviluppatori che lavorano su applicazioni su larga scala devono essere consapevoli di questi schemi perché eredità profonda può causare difficoltà impreviste. Le prestazioni possono essere migliorate e questi problemi possono essere ridotti utilizzando strategie alternative come la composizione e l'archiviazione ottimizzata degli attributi.

L'eredità dinamica di Python consente una compatibilità fluida di CPU e GPU. Gli sviluppatori possono semplificare la gestione degli array utilizzando strumenti come NumPy e CuPy nonché tecniche efficaci come get_array_module. Questo metodo consente di risparmiare tempo e denaro riducendo la complessità e garantendo prestazioni eccellenti in tutti gli ambienti hardware.