为用于科学研究，假设您是计算机专家，博士生导师，请爬取关键词为“台风“的百度视频，列出视频链接，视频题目，并储存在C盘下载里，用python实现

作为计算机专家和博士生导师，我可以告诉你，利用Python进行网络数据爬取需要使用一些特定的库，如requests用于发送网络请求，bs4（BeautifulSoup）用于解析HTML，以及可能的lxml作为解析器。对于视频链接和标题的爬取，如果百度视频网站没有提供API，你需要分析网站的HTML结构，找到视频链接和标题的标签，并从中提取相关信息。

但需要注意的是，爬取视频内容可能涉及到版权问题，你需要确保你的爬取行为符合相关法律法规，并且得到视频内容提供者的许可。此外，由于网站的结构会不断更新和变化，以下代码可能需要根据实际情况进行调整。

下面是一个使用Python进行网络爬虫的简单示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 假设我们已经找到了包含“台风”相关视频的百度视频页面URL
url = '你的百度视频搜索结果页面URL'

# 发送请求获取页面内容
response = requests.get(url)
response.encoding = response.apparent_encoding

# 解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

# 查找包含视频链接和标题的标签
# 注意：这里的class名称和结构都是示例，实际情况需要根据页面结构来确定
video_list = soup.find_all('div', class_='video_class')

# 存储视频链接和标题
videos = []

for video in video_list:
    title = video.find('a', class_='title_class').get_text()  # 假设标题在这样的class下
    link = video.find('a', class_='link_class')['href']  # 假设链接在这样的class下
    videos.append({'title': title, 'link': link})

# 储存到C盘下载文件夹
for video in videos:
    title = video['title']
    link = video['link']
    # 这里需要再次获取视频内容，因为有些网站可能通过懒加载或其他技术动态加载内容
    video_response = requests.get(link)
    video_response.encoding = video_response.apparent_encoding
    with open(f'C:\\下载\\{title}.mp4', 'wb') as f:
        f.write(video_response.content)

print("视频下载完成")

由于百度视频的具体页面结构可能与上面的代码不同，你需要根据实际的HTML结构来调整选择器。此外，如果视频是通过JavaScript动态加载的，你可能需要使用像Selenium这样的工具来模拟浏览器行为。

最后，请再次注意，进行网络爬取时需要遵守相关法律法规，尊重版权，并且遵守网站的robots.txt协议。