Zarządzanie przeciążeniem metod w Pythonie może być trudne, szczególnie gdy typy zwrotne polegają na zmiennej inicjalizacji. Aby zapewnić lepsze wnioskowanie typu, programiści mogą używać dekoratora @overload lub generyków zamiast typu unii. Jest to szczególnie przydatne w scenariuszach, takich jak modelowanie danych dla materiałów budowlanych, gdzie wybór między Wooddata i betredata musi być precyzyjny. Korzystanie z zaawansowanych technik, takich jak wskazówki typu, klas danych i buforowanie poprawia zarówno wydajność, jak i utrzymanie. Strategie te pomagają tworzyć czystszy, bezpieczniejszy i bardziej skalowalny kod Pythona.