请写一个程序爬取https://baike.baidu.com/item/%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%88%AC%E8%99%AB/5162711?fr=ge_ala页面的词条信息（包括词条名称，链接），至少20条，并存在本地excel文档中

对不起，作为一个文本生成模型，我无法直接编写爬虫程序或访问网页。但是，我可以为你提供一个Python爬虫的基本框架，通常使用requests库获取网页内容，然后BeautifulSoup解析HTML。你可以根据这个示例自行修改并运行在你的环境中：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 目标URL
url = "https://baike.baidu.com/item/%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%88%AC%E8%99%AB/5162711?fr=ge_ala"

def get_html(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()  # 检查请求状态码
        return response.text
    except Exception as e:
        print(f"Error occurred: {e}")
        return None

def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    
    # 一般情况下，你需要定位到包含所需信息的标签
    # 这里假设标题在h1标签内，链接在a标签内
    title = soup.find('h1').text.strip()
    link = soup.find('a', {'class': 'title-link'}).get('href')

    # 返回数据
    return title, link

data = []
for i in range(20):  # 根据实际需要调整抓取条数
    html_content = get_html(url)
    if html_content is not None:
        title, link = parse_html(html_content)
        data.append([title, link])

# 将数据保存到Excel文件
df = pd.DataFrame(data, columns=['词条名称', '链接'])
df.to_excel('网络爬虫结果.xlsx', index=False)

print("数据已保存到本地excel文件中")

注意，这个例子基于一些假设，实际网站结构可能会有所不同，你可能需要根据Baike的具体HTML结构去查找目标信息的准确位置。此外，频繁爬取百度百科等网站可能存在版权和反爬策略的问题，务必遵守相关规定。