Ответ 1
Здесь происходит две отдельные вещи: Python хранит литералы int (и другие литералы), поскольку константы с компилируемым байт-кодом и малыми целыми объектами кэшируются как одиночные.
При запуске 1000 is 1000 только одна такая константа сохраняется и повторно используется. Вы действительно смотрите на один и тот же объект:
>>> import dis
>>> compile('1000 is 1000', '<stdin>', 'eval').co_consts
(1000,)
>>> dis.dis(compile('1000 is 1000', '<stdin>', 'eval'))
1 0 LOAD_CONST 0 (1000)
3 LOAD_CONST 0 (1000)
6 COMPARE_OP 8 (is)
9 RETURN_VALUE
Здесь LOAD_CONST относится к константе с индексом 0; вы можете увидеть сохраненные константы в атрибуте .co_consts объекта байт-кода.
Сравните это с тегом 1000 is 10 ** 3:
>>> compile('1000 is 10**3', '<stdin>', 'eval').co_consts
(1000, 10, 3, 1000)
>>> dis.dis(compile('1000 is 10**3', '<stdin>', 'eval'))
1 0 LOAD_CONST 0 (1000)
3 LOAD_CONST 3 (1000)
6 COMPARE_OP 8 (is)
9 RETURN_VALUE
Существует оптимизация глазок, которая предварительно вычисляет выражения для констант во время компиляции, и эта оптимизация заменила 10 ** 3 на 1000, но оптимизация не повторяет использование ранее существовавших констант. В результате коды операций LOAD_CONST загружают два разных целочисленных объекта с индексами 0 и 3, и это два разных объекта int.
Затем появляются оптимизации, где маленькие целые числа интернированы; только одна копия объекта 1 когда-либо создавалась во время жизни программы Python; это относится ко всем целым числам от -5 до 256.
Таким образом, для случая 1 is 1**2 внутренности Python используют один элемент int() из внутреннего кеша. Это деталь реализации CPython.
Мораль этой истории состоит в том, что вы никогда не должны использовать is, когда вы действительно хотели сравнить по значению. Всегда используйте == для целых чисел.