python，找到csv某一列中和一个指定字符串前12位不同，后35位相同的，距离最近的其他字符串所对应的行号。

可以使用以下代码实现：

import csv
import Levenshtein

def find_closest_row(csv_file, column_name, target_string):
    closest_row = None
    closest_distance = float('inf')
    with open(csv_file, 'r') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        for row in reader:
            if column_name not in row:
                continue
            string = row[column_name]
            if len(string) < 47 or string[:12] == target_string[:12]:
                continue
            distance = Levenshtein.distance(string[12:], target_string[12:])
            if distance < closest_distance:
                closest_row = row
                closest_distance = distance
    return closest_row

csv_file = 'data.csv'
column_name = 'some_column'
target_string = 'some_target_string'
closest_row = find_closest_row(csv_file, column_name, target_string)
if closest_row is not None:
    print(f"Closest row: {closest_row}")
else:
    print("No matching row found.")

其中，`csv_file` 是 CSV 文件的路径，`column_name` 是要查找的列名，`target_string` 是指定的字符串。函数 `find_closest_row` 会遍历 CSV 文件中的每一行，找到和 `target_string` 最接近的行，并返回该行的字典表示。如果没有找到匹配的行，则返回 `None`。

在函数中，我们使用了 Python 的 `csv` 模块来读取 CSV 文件，并使用了第三方库 `python-Levenshtein` 来计算字符串之间的编辑距离。我们首先判断每一行中是否存在指定的列，然后判断该列中的字符串是否符合要求（即前12位不同，后35位相同）。如果符合要求，则计算该字符串和目标字符串的编辑距离，并更新最接近的行和距离。最后返回最接近的行。