Även om Pythons arvssystem är viktigt för kodorganisationen, bortses ofta på prestanda. Denna studie undersöker kostnaden för att ärva från många klasser genom att kvantifiera påverkan på attributåtkomsttid. Omfattande testning avslöjar att det finns vissa avvikelser i uppslagningsprestanda och att avmattningen inte är exakt linjär . Utvecklare som arbetar med storskaliga applikationer måste vara medvetna om dessa mönster eftersom djupt arv kan orsaka oförutsedda svårigheter. Prestanda kan förbättras och dessa problem kan minskas med alternativa strategier som komposition och optimerad attributlagring.

Pythons dynamiska arv möjliggör smidig CPU- och GPU-kompatibilitet. Utvecklare kan förenkla arrayhantering genom att använda verktyg som NumPy och CuPy samt effektiva tekniker som get_array_module. Denna metod sparar tid och pengar genom att minska komplexiteten och garantera utmärkt prestanda i alla hårdvarumiljöer.