Čeprav je Pythonov sistem za dedovanje bistvenega pomena za organizacijo kode, se njen vpliv na uspešnost pogosto ne upošteva. Ta študija preučuje stroške dedovanja iz mnogih razredov s količinsko določitvijo vpliva na čas dostopa do atributa. Obsežno testiranje razkriva, da obstajajo nekatere nepravilnosti pri iskanju in da upočasnjevanje ni ravno linearno . Razvijalci, ki delajo na obsežnih aplikacijah, se morajo zavedati teh vzorcev, ker lahko globoko dedovanje povzroči nepredvidene težave. Učinkovitost je mogoče izboljšati in te težave je mogoče zmanjšati z alternativnimi strategijami, kot so sestava in optimizirano shranjevanje atributov.

Pythonovo dinamično dedovanje omogoča nemoteno združljivost CPE in GPE. Razvijalci lahko poenostavijo ravnanje z matriko z uporabo orodij, kot sta NumPy in CuPy, ter učinkovitih tehnik, kot je get_array_module. Ta metoda prihrani čas in denar z zmanjšanjem kompleksnosti in zagotavljanjem odlične zmogljivosti v okoljih strojne opreme.