我现在正在学习Python，我偶然发现了一个奇怪的东西，我真的无法解释：
正如Python documentation中所说：
当前的实现为-5到256之间的所有整数保留了一个整数对象数组。当你在这个范围内创建一个int时，你实际上只是得到了一个对现有对象的引用。
如果我看一下intobject.c的实现，我会看到定义为NSMALLNEGINTS，NSMALLPOSINTS的相同值范围。
所以当我测试一些明显的东西比如

a = 1
b = 1
print(id(a) == id(b)) # True

我在任何地方都得到相同的结果。
然而，当我移动到更大的数字时（当我说“更大”时，我的意思是超过256），我开始得到不同的结果，这些结果因IDE而异。例如：

a=2**100
b=2**100

print(id(a) == id(b))

a = 1267650600228229401496703205376
b = 1267650600228229401496703205376

print(id(a) == id(b))

在VsCode www.example.com文件中给出了False，Truetest.py，如果我使用Visual Studio 2022，它也会在Jupiter Notebook文件中给出False，False。
或者类似于：

a=259
b=259

print(id(a) == id(b))

在Visual Studio和一个随机的在线Python编译器中给出True，但在Jupiter Notebook文件中给出false。
谁能解释一下整数缓存是如何工作的？我想它不完全受Python运行时的影响吧？
更新：所以我读了IainShelvington的一条评论，它看起来像是一个关于oneliner的编译器行为。但不完全是这样。看看下面的片段，你会注意到，对于中间有操作数的大数字（例如2**100）id比较返回False，而不管在何处运行代码，至于JupiterNotebook，它确实看起来像，因为它逐行执行-如果它们在不同的行上，它不会优化整数：

# The following code returns 
# (In VisualStudio 2022, VsCode (ver 1.77.3) and a few random online compilers):

#True
#True
#True
#False
#True
#===========
#True
#True
#True
#False
#True

# However in JupiterNotebook it returns:

#True
#True
#True
#False
#True
#===========
#True
#False
#False
#False
#False

a, b = 200, 200
print(id(a) == id(b))

a, b = 999, 999
print(id(a) == id(b))

a, b = 2**10, 2**10
print(id(a) == id(b))

a,b = 2**100, 2**100
print(id(a) == id(b))

a, b = 1267650600228229401496703205376,1267650600228229401496703205376  

print(id(a) == id(b))

print('===========')

a=200
b=200
print(id(a) == id(b))

a=999
b=999
print(id(a) == id(b))

a = 2**10
b = 2**10
print(id(a) == id(b))

a = 2**100
b = 2**100
print(id(a) == id(b))

a = 1267650600228229401496703205376
b = 1267650600228229401496703205376
print(id(a) == id(b))