Det kan være utfordrende å håndtere metodeoverbelastning i Python, spesielt når returtyper er avhengige av en initialiseringsvariabel. For å gi bedre type inferens, kan utviklere bruke @Overload dekoratør eller generics i stedet for en unionstype. Dette er spesielt nyttig i scenarier som datamodellering for konstruksjonsmaterialer, der det å velge mellom wooddata og konkretedata må være presis. Bruk av avanserte teknikker som type hint, dataklasse og hurtigbufring forbedrer både ytelse og vedlikeholdbarhet. Disse strategiene er med på å skape renere, tryggere og mer skalerbar Python -kode.