Hoewel het erfenissysteem van Python essentieel is voor de codeorganisatie, wordt het effect ervan op de prestaties vaak genegeerd. Deze studie onderzoekt de kosten van het erven van vele klassen door de impact op de toegangstijd van attributen te kwantificeren. Uitgebreide tests blijkt dat er enkele afwijkingen zijn in opzoekprestaties en dat het vertragen niet precies lineair is . Ontwikkelaars die werken aan grootschalige toepassingen moeten zich bewust zijn van deze patronen omdat diepe erfenis onvoorziene moeilijkheden kan veroorzaken. De prestaties kunnen worden verbeterd en deze problemen kunnen worden verminderd met behulp van alternatieve strategieën zoals samenstelling en geoptimaliseerde attribuutopslag.

De dynamische overerving van Python zorgt voor een soepele CPU- en GPU-compatibiliteit. Ontwikkelaars kunnen het omgaan met arrays vereenvoudigen door tools als NumPy en CuPy te gebruiken, evenals effectieve technieken zoals get_array_module. Deze methode bespaart tijd en geld door de complexiteit te verminderen en uitstekende prestaties in hardwareomgevingen te garanderen.