centrality = nx.degree_centrality(graph) nx.set_node_attributes(graph, centrality, 'centrality') degrees = sorted(centrality.items(), key=itemgetter(1), reverse=True) for item in degrees[0:10]: print (item)

这段代码使用了 NetworkX 库中的 `degree_centrality` 函数计算了图中每个节点的度中心性（degree centrality），然后将该结果作为节点属性添加到图中：

centrality = nx.degree_centrality(graph) # 计算度中心性
nx.set_node_attributes(graph, centrality, 'centrality') # 将结果添加到节点属性中

接着，代码对节点进行排序并输出前10个节点的度中心性，以便观察最重要的节点：

degrees = sorted(centrality.items(), key=itemgetter(1), reverse=True) # 对节点按度中心性进行排序
for item in degrees[0:10]: # 输出前10个节点
    print(item)

其中，`sorted` 函数对字典进行排序，`itemgetter` 函数指定以字典的第二个值（即度中心性）进行排序，`reverse=True` 表示按从大到小的顺序排列。最后，代码输出前10个节点的度中心性。