Selv om Pythons arvesystem er essensielt for kodeorganisasjon, blir dens virkning på ytelse ofte ignorert. Denne studien undersøker kostnadene for å arve fra mange klasser ved å kvantifisere virkningen på attributttilgangstid. Omfattende testing avslører at det er noen abnormiteter i oppslagsytelsen og at avtakelsen ikke akkurat er lineær . Utviklere som jobber med storskala applikasjoner, må være klar over disse mønstrene fordi dyp arv kan forårsake uforutsette vanskeligheter. Ytelsen kan forbedres, og disse problemene kan reduseres ved hjelp av alternative strategier som sammensetning og optimalisert attributtlagring.

Pythons dynamiske arv tillater jevn CPU- og GPU-kompatibilitet. Utviklere kan forenkle array-håndtering ved å bruke verktøy som NumPy og CuPy samt effektive teknikker som get_array_module. Denne metoden sparer tid og penger ved å redusere kompleksiteten og garantere utmerket ytelse på tvers av maskinvaremiljøer.