在Python中，可以使用多线程实现并发处理请求。如果要每秒处理2000个请求，可以使用线程池来管理和控制线程数量。以下是一个示例代码：

import threading

import requests

# 定义线程数和请求数

thread_num = 50

request_num = 2000

# 定义请求函数

def request_url(url):

    for i in range(request_num):

        response = requests.get(url)

        print("Thread %s: %s" % (threading.current_thread().name, response.status_code))

# 创建线程池

threads = []

for i in range(thread_num):

    thread_name = "Thread-%s" % str(i + 1)

    thread = threading.Thread(target=request_url, args=("https://www.tugaga.com", ), name=thread_name)

    threads.append(thread)

# 启动线程

for thread in threads:

    thread.start()

# 等待所有线程完成

for thread in threads:

    thread.join()

上述代码创建了一个包含50个线程的线程池，并用于每秒向“https://www.tugaga.com”发送2000个请求。在request_url()函数中，使用requests库发送HTTP GET请求，并打印响应状态码。然后，创建线程对象，并将其添加到线程池中。最后，启动所有线程，并等待它们完成。

需要注意的是，在高并发情况下，可能会遇到网络连接超时、请求失败等问题。因此，在编写并发程序时，还应该考虑到错误处理和重试机制，并根据需要进行优化。同时，还应该了解服务器的负载能力，并根据具体情况调整请求速率和并发数等参数。