Aj keď Pythonov dedičský systém je nevyhnutný pre organizáciu kódu, jeho vplyv na výkon sa často ignoruje. Táto štúdia skúma náklady na zdedenie z mnohých tried kvantifikáciou vplyvu na čas prístupu atribútov. Rozsiahle testovanie ukazuje, že vo výkone vyhľadávania existujú určité abnormality a že spomalenie nie je presne lineárne . Vývojári pracujúci na rozsiahlych aplikáciách si musia byť vedomí týchto vzorcov, pretože hlboké dedičstvo môže spôsobiť nepredvídané ťažkosti. Výkon je možné vylepšiť a tieto problémy sa môžu znížiť pomocou alternatívnych stratégií, ako je zloženie a optimalizované ukladanie atribútov.

Dynamická dedičnosť Pythonu umožňuje bezproblémovú kompatibilitu CPU a GPU. Vývojári môžu zjednodušiť prácu s poľami pomocou nástrojov ako NumPy a CuPy, ako aj účinných techník ako get_array_module. Táto metóda šetrí čas a peniaze znížením zložitosti a zaručením vynikajúceho výkonu naprieč hardvérovými prostrediami.