Динамическое определение класса в Python может повлиять на производительность программы. 1 Этот процесс генерирует классы программно во время выполнения программы, что может потребовать дополнительных ресурсов и времени на выполнение кода. 1

Для оценки влияния динамического определения классов на производительность рекомендуется использовать профилирование с помощью встроенных инструментов Python, таких как cProfile и timeit. 45 Это позволит выявить узкие места и оптимизировать наиболее ресурсоёмкие участки кода. 45

Также стоит учитывать, что глобальная блокировка интерпретатора (GIL) в Python может ограничивать производительность многопоточных приложений. 4 Поскольку только один поток может одновременно выполнять байт-код Python в одном процессе, многопоточные программы на Python не получают преимущества от использования нескольких ядер процессора. 4