Chociaż system dziedziczenia Pythona jest niezbędny dla organizacji kodowej, jego wpływ na wydajność jest często pomijany. To badanie analizuje koszt dziedziczenia po wielu klasach poprzez kwantyfikację wpływu na czas dostępu do atrybutów. Rozległe testy ujawniają, że występują pewne nieprawidłowości w zakresie wyszukiwania i że spowolnienie nie jest dokładnie liniowe . Deweloperzy pracujący nad aplikacjami na dużą skalę muszą być świadomi tych wzorców, ponieważ Głębokie dziedziczenie może powodować nieprzewidziane trudności. Wydajność można poprawić, a problemy te można zmniejszyć przy użyciu alternatywnych strategii, takich jak kompozycja i zoptymalizowane przechowywanie atrybutów.

Dynamiczne dziedziczenie Pythona pozwala na płynną kompatybilność procesora i karty graficznej. Programiści mogą uprościć obsługę tablic, używając narzędzi takich jak NumPy i CuPy, a także skutecznych technik, takich jak get_array_module. Ta metoda oszczędza czas i pieniądze, zmniejszając złożoność i gwarantując doskonałą wydajność w różnych środowiskach sprzętowych.