Python是一种脚本语言，可以用于各种应用程序和网络服务开发。

网络聚类是利用数据挖掘和机器学习的技术，对网络进行分类的过程。Python提供了许多库和框架，可以方便地进行网络聚类。

import networkx as nx
import community
# 构建网络
G = nx.karate_club_graph()
# 计算图的部分
part = community.best_partition(G)
# 输出图的每个节点及其所属的部分
for key, value in part.items():
print(str(key) + " belongs to cluster " + str(value))
# 可视化
size = float(len(set(part.values())))
pos = nx.spring_layout(G)
count = 0.
for com in set(part.values()):
count += 1.
list_nodes = [nodes for nodes in part.keys() if part[nodes] == com]
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, list_nodes, node_size = 20, node_color = str(count / size))
nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.5)
plt.show()

上述代码使用了networkx和community库来构建网络和对网络进行聚类，通过可视化展示了网络节点的聚类情况。

Python的网络聚类应用非常广泛，例如社交网络、推荐系统等领域，都需要用到网络聚类的技术。通过Python的强大数据处理能力和库支持，我们可以快速高效地进行网络聚类。