Gali būti sudėtinga valdyti metodo perkrovą „Python“, ypač kai grąžinimo tipai priklauso nuo inicijavimo kintamojo. Norėdami suteikti geresnių tipų išvadų, kūrėjai gali naudoti @Overload dekoratorių arba generinius vaistus vietoj sąjungos tipo. Tai ypač naudinga scenarijuose, tokiuose kaip duomenų modeliavimas statybinėms medžiagoms, kai reikia tiksliau būti pasirenkant tarp Wooddata ir concretedata . Naudojant pažangiausius metodus, tokius kaip tipo užuominos, duomenų akcijos ir talpyklos talpykla, pagerina ir našumą, ir palaikant. Šios strategijos padeda sukurti švaresnį, saugesnį ir labiau keičiamą „Python“ kodą.