Python'un miras sistemi kod organizasyonu için gerekli olsa da, performans üzerindeki etkisi sıklıkla göz ardı edilmektedir. Bu çalışma, öznitelik erişim süresi üzerindeki etkiyi ölçerek birçok sınıftan miras alma maliyetini incelemektedir. Kapsamlı testler, arama performansında bazı anormallikler olduğunu ve yavaşlamanın tam olarak doğrusal olmadığını ortaya koymaktadır. Büyük ölçekli uygulamalar üzerinde çalışan geliştiriciler bu kalıpların farkında olmalıdır, çünkü derin kalıtım öngörülemeyen zorluklara neden olabilir. Performans artırılabilir ve bu sorunlar kompozisyon ve optimize edilmiş öznitelik depolama gibi alternatif stratejiler kullanılarak azaltılabilir.

Python'un dinamik mirası, sorunsuz CPU ve GPU uyumluluğuna olanak tanır. Geliştiriciler, NumPy ve CuPy gibi araçların yanı sıra get_array_module gibi etkili teknikleri kullanarak dizi işlemeyi basitleştirebilirler. Bu yöntem, karmaşıklığı azaltarak ve donanım ortamlarında mükemmel performansı garanti ederek zamandan ve paradan tasarruf sağlar.