并发计算模型和并发模式之间的区别是：

1. 并发计算模型是一种理论模型，描述了并发计算中的基本概念和原理，例如线程、进程、共享数据、同步和互斥等。它提供了一个框架，用于研究和分析并发问题，并提供了一些算法和技术来解决这些问题。

2. 并发模式是一种实际应用中的设计模式，用于解决并发计算中的特定问题。它是针对具体场景和需求的解决方案，提供了一种可行且经过验证的方法来处理并发计算中的各种挑战。

通过一个简单的代码示例来说明这两者之间的区别：

假设我们有一个并发程序，需要多个线程同时访问一个共享的变量，并且需要保证线程之间的同步和互斥。这个问题可以使用并发计算模型中的线程和锁来描述和解决。

import threading

shared_variable = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global shared_variable
    with lock:
        shared_variable += 1

# 创建多个线程来并发地执行increment函数
threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

print(shared_variable)  # 输出结果为10

上述代码中，使用了线程和锁来实现线程之间的同步和互斥，保证了共享变量的正确更新。这是一个并发计算模型的实例。

假设我们的应用程序中有多个类似的场景，都需要使用线程和锁来处理并发访问共享变量的问题。为了避免重复编写相同的代码，我们可以使用并发模式中的“保护性锁模式”来封装这些逻辑。

import threading

class ProtectedVariable:
    def __init__(self):
        self.value = 0
        self.lock = threading.Lock()

    def increment(self):
        with self.lock:
            self.value += 1

    def get_value(self):
        with self.lock:
            return self.value

# 创建多个线程来并发地执行increment函数
protected_variable = ProtectedVariable()
threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=protected_variable.increment)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

print(protected_variable.get_value())  # 输出结果为10

上述代码中，我们封装了一个ProtectedVariable类，该类内部使用了线程和锁来处理并发访问共享变量的问题。这是一个并发模式的实例，通过使用该模式，我们可以在多个场景中重复使用这个类来解决类似的并发访问问题。