Хоча система спадщини Python є важливою для організації коду, її вплив на продуктивність часто не враховується. Це дослідження вивчає вартість успадкування з багатьох класів шляхом кількісного визначення впливу на час доступу атрибутів. Широке тестування показує, що в продуктивності пошуку є деякі відхилення і уповільнення не зовсім лінійне . Розробники, які працюють над масштабними додатками, повинні знати про ці закономірності, оскільки глибоке спадщина може спричинити непередбачені труднощі. Продуктивність може бути підвищена, і ці проблеми можна зменшити за допомогою альтернативних стратегій, таких як композиція та оптимізоване зберігання атрибутів.

Динамічне успадкування Python забезпечує плавну сумісність ЦП і ГП. Розробники можуть спростити роботу з масивами за допомогою таких інструментів, як NumPy і CuPy, а також ефективних методів, таких як get_array_module. Цей метод економить час і гроші, зменшуючи складність і гарантуючи відмінну продуктивність у всіх апаратних середовищах.