Nors „Python“ paveldėjimo sistema yra būtina kodo organizavimui, jos poveikis našumui dažnai nepaisoma. Šiame tyrime nagrinėjamos paveldėjimo iš daugelio klasių išlaidos, kiekybiškai įvertinant poveikį prieigos prie atributų laikui. Platus bandymas atskleidžia, kad yra keletas apžvalgos našumo anomalijų ir kad sulėtėjimas nėra tiksliai linijinis . Kūrėjai, dirbantys prie didelio masto programų, turi žinoti apie šiuos modelius, nes gilus paveldėjimas gali sukelti nenumatytų sunkumų. Našumas gali būti patobulintas ir šias problemas galima sumažinti naudojant alternatyvias strategijas, tokias kaip kompozicija ir optimizuota atributų saugykla.

Python dinaminis paveldėjimas leidžia sklandžiai suderinti CPU ir GPU. Kūrėjai gali supaprastinti masyvo tvarkymą naudodami tokius įrankius kaip NumPy ir CuPy, taip pat veiksmingus metodus, pvz., get_array_module. Šis metodas taupo laiką ir pinigus, nes sumažina sudėtingumą ir garantuoja puikų našumą įvairiose aparatinės įrangos aplinkose.