Python 数据仓库在处理高并发请求时具有一定的潜力和挑战，高并发是现代互联网应用中常见的场景，要求系统能够在短时间内处理大量的并发请求，以提供快速和准确的响应。

Python 作为一种广泛使用的编程语言，其在数据处理和仓库建设方面有着丰富的库和工具，要评估 Python 数据仓库应对高并发的能力，需要综合考虑多个因素。

从数据存储和检索的角度来看，Python 中有多种数据存储方案可供选择，如关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）、非关系型数据库（如 MongoDB、Redis）等，这些数据库在处理高并发时有各自的优势和局限性，关系型数据库在数据一致性和复杂查询方面表现出色，但在高并发写入时可能会面临性能瓶颈；而非关系型数据库通常在读写性能上有较好的表现，但在数据一致性和复杂查询方面可能需要额外的处理。

在数据处理方面，Python 的数据分析库（如 Pandas）和机器学习库（如 Scikit-learn）为数据仓库的分析和处理提供了强大的支持，在高并发环境下，这些库的性能可能会受到一定的影响，为了提高处理效率，可以采用分布式计算框架，如 Dask 或 PySpark，将计算任务分布到多个节点上并行处理。

系统的架构设计也对 Python 数据仓库应对高并发至关重要，合理的缓存策略可以减少对数据库的直接访问，提高响应速度；负载均衡技术可以将并发请求均匀地分配到多个服务器上，避免单点故障和性能瓶颈；异步处理和消息队列可以将耗时的操作异步化，提高系统的并发处理能力。

优化数据库的索引、查询语句和数据结构也是提升性能的关键，通过对数据库进行适当的优化，可以减少数据的读取量和查询时间，从而更好地应对高并发请求。

Python 数据仓库在应对高并发方面并非一蹴而就，需要综合考虑数据存储、处理、系统架构和优化等多个方面，通过合理的选择和配置，结合有效的技术手段和优化策略，Python 数据仓库能够在一定程度上满足高并发场景的需求，但在处理极端高并发时，可能需要进一步的性能调优和架构改进。