Lai arī Python mantojuma sistēma ir būtiska kodu organizācijai, tās ietekme uz veiktspēju bieži netiek ņemta vērā. Šajā pētījumā tiek pārbaudītas mantošanas izmaksas no daudzām klasēm, kvantitatīvi nosakot ietekmi uz atribūtu piekļuves laiku. Plaša pārbaude atklāj, ka meklēšanas veiktspēja ir dažas patoloģijas un ka palēnināšanās nav precīzi lineāra . Izstrādātājiem, kas strādā pie liela mēroga lietojumprogrammām, jāapzinās šie modeļi, jo dziļa mantojums var radīt neparedzētas grūtības. Veiktspēju var uzlabot, un šīs problēmas var samazināt, izmantojot alternatīvas stratēģijas, piemēram, kompozīciju un optimizētu atribūtu glabāšanu.

Python dinamiskā mantošana nodrošina vienmērīgu CPU un GPU saderību. Izstrādātāji var vienkāršot masīvu apstrādi, izmantojot tādus rīkus kā NumPy un CuPy, kā arī efektīvas metodes, piemēram, get_array_module. Šī metode ietaupa laiku un naudu, samazinot sarežģītību un garantējot izcilu veiktspēju visās aparatūras vidēs.