分析INTERNAL_ERROR引起的Python代码运行异常，排除故障。

INTERNAL_ERROR是Python代码运行异常的一种错误。当程序执行过程中出现内部错误或异常的时候，会抛出INTERNAL_ERROR异常。

INTERNAL_ERROR可能是由于以下几个原因引起的：

1. 内存错误：当程序需要的内存超过系统限制时，可能会引发INTERNAL_ERROR异常。这可能是由于程序中存在内存泄漏或者使用了大量的递归调用引起的。

2. 资源竞争：当程序中的多个线程或进程同时访问共享资源时，可能会导致资源竞争，引发INTERNAL_ERROR异常。这可能是由于程序中缺乏正确的同步机制或者锁引起的。

3. 系统限制：当程序尝试执行超出系统限制的操作时，可能会引发INTERNAL_ERROR异常。例如，当程序尝试打开过多的文件、创建过多的线程或进程时，可能会达到系统限制导致异常。

为了排除INTERNAL_ERROR引起的异常，我们可以采取以下步骤：

1. 查看异常信息：当程序抛出INTERNAL_ERROR异常时，会显示错误的详细信息。我们可以查看异常信息来了解异常的原因和发生的位置。一般会包含错误堆栈信息和错误描述。

try:
    # 引发INTERNAL_ERROR异常的代码块
    # ...
except INTERNAL_ERROR as e:
    print(e)

2. 排查内存错误：使用内存管理工具，如valgrind，可以检测内存泄漏和其他内存错误。另外，可以审查代码以确保正确地释放内存，并避免过度使用递归调用。

3. 解决资源竞争： 使用正确的同步机制（如锁、信号量、条件变量等）来保证共享资源的互斥访问。通过使用线程池、进程池等高级抽象接口来减少对共享资源的直接访问，以降低资源竞争的可能性。

4. 检查系统限制：查看系统的限制参数，如最大文件打开数、最大线程数等，确保程序未超出限制。根据需要调整系统限制参数，或者对程序进行优化以减少资源占用。

为了说明这些步骤的使用，我们举一个例子。假设我们有一个Python程序，用于计算一个较大的斐波那契数列：

def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# 计算第1000个斐波那契数
result = fibonacci(1000)
print(result)

当我们运行这个程序时，可能会由于递归调用而导致内存错误，最终引发INTERNAL_ERROR异常。

为了解决这个问题，我们可以将递归调用改为迭代调用，并使用循环来计算斐波那契数列：

def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1

    a, b = 0, 1
    for _ in range(n-1):
        a, b = b, a + b

    return b

# 计算第1000个斐波那契数
result = fibonacci(1000)
print(result)

通过这个改进，我们避免了过度使用递归调用，从而解决了内存错误的问题。

总结起来，解决INTERNAL_ERROR引起的Python代码运行异常需要查看异常信息、排查内存错误、解决资源竞争和检查系统限制。通过这些步骤，我们可以排除故障，确保代码正常运行。