bisect.insort ist ein wenig schneller, gegebenenfalls als anhängen-then-Art (es sei denn, Sie haben ein paar Elemente hinzufügen, bevor Sie die Liste müssen wieder sortiert werden) - wie üblich auf meinem Laptop Mess (a zügigere Maschine wird natürlich schneller auf der ganzen Linie, aber das Verhältnis sollte in etwa konstant bleiben):
$ python -mtimeit -s'import random, bisect; x=range(20)' 'y=list(x); bisect.insort(y, 22*random.random())'
1000000 loops, best of 3: 1.99 usec per loop
vs
$ python -mtimeit -s'import random, bisect; x=range(20)' 'y=list(x); y.append(22*random.random()); y.sort()'
100000 loops, best of 3: 2.78 usec per loop
Wie viel man sich dafür interessieren Unterschied hängt natürlich davon ab, wie kritisch ein Engpass diese Operation für Ihre Anwendung ist - es gibt natürlich Situationen, in denen selbst dieser Bruchteil einer Mikrosekunde den Unterschied macht, obwohl sie die Ausnahme, nicht die Regel sind.
Das bisect Modul ist nicht so flexibel und konfigurierbar - Sie können ganz einfach Ihre eigenen Komparator passieren (obwohl zu sortieren, wenn Sie möglicherweise in Form eines Schlüssels = Argument setzen Sie sind stark geraten zu tun das, in Python 3 bleibt nur key =, cmp = ist weg, weil die Leistung einfach nicht gut gemacht werden konnte, während bisect steif integrierte Vergleiche verwendet (also müssten Sie Ihre Objekte in Wrapper umwandeln, die __cmp__ implementieren oder __le__ nach Ihren Wünschen, was auch wichtige Auswirkungen auf die Leistung hat).
In Ihren Schuhen würde ich mit dem Append-Though-Sort-Ansatz beginnen und nur dann zum weniger handlichen Halbierungs-Ansatz wechseln, wenn das Profiling zeigt, dass der Performance-Hit wesentlich ist. Denken Sie daran, Knuth's (und Hoares) berühmten Zitat, und Kent Beck's fast-wie-berühmten auch zu! -)