Mặc dù hệ thống kế thừa của Python rất cần thiết cho tổ chức mã, nhưng ảnh hưởng của nó đối với hiệu suất thường bị coi thường. Nghiên cứu này xem xét chi phí kế thừa từ nhiều lớp bằng cách định lượng tác động đến thời gian truy cập thuộc tính. Thử nghiệm mở rộng cho thấy có một số bất thường trong hiệu suất tra cứu và việc chậm lại không chính xác tuyến tính . Các nhà phát triển làm việc trên các ứng dụng quy mô lớn phải nhận thức được các mẫu này vì di truyền sâu có thể gây ra những khó khăn không lường trước được. Hiệu suất có thể được tăng cường và những vấn đề này có thể được giảm bớt bằng các chiến lược thay thế như thành phần và lưu trữ thuộc tính được tối ưu hóa.

Tính kế thừa động của Python cho phép khả năng tương thích CPU và GPU mượt mà. Nhà phát triển có thể đơn giản hóa việc xử lý mảng bằng cách sử dụng các công cụ như NumPy và CuPy cũng như các kỹ thuật hiệu quả như get_array_module. Phương pháp này tiết kiệm thời gian và tiền bạc bằng cách giảm độ phức tạp và đảm bảo hiệu suất tuyệt vời trên các môi trường phần cứng.