要比较Amazon EFS和S3在分布式计算中的差异，可以考虑以下几个方面：数据存储方式、访问模式、一致性、性能和成本。

1. 数据存储方式：

   • Amazon EFS：Amazon EFS是一个基于文件的存储服务，适用于多个EC2实例同时访问和写入文件的场景。它提供了类似于传统文件系统的接口和语义。
   • Amazon S3：Amazon S3是一个对象存储服务，适用于存储大量非结构化数据。它以桶（Bucket）和对象（Object）的形式存储数据。

2. 访问模式：

   • Amazon EFS：Amazon EFS可以通过标准文件系统接口（如NFS）进行读写操作，可以实现并发访问和并发写入。
   • Amazon S3：Amazon S3通过HTTP协议访问，可以使用REST API或SDK进行读写操作。但是在写入时，需要先下载整个文件，再上传修改后的文件。

3. 一致性：

   • Amazon EFS：Amazon EFS提供强一致性，即多个EC2实例在相同时间点上读取到的文件内容是一致的。
   • Amazon S3：Amazon S3提供的是事件ual一致性，即在某个时间点上读取到的文件可能不是最新的版本。

4. 性能：

   • Amazon EFS：Amazon EFS适用于频繁的读写操作，可以提供较高的IOPS（每秒读写操作数）。
   • Amazon S3：Amazon S3适用于存储大量数据，并且读取频率较高，但写入频率较低的场景。它提供了高可用性和持久性，但相对较低的读写性能。

5. 成本：

   • Amazon EFS：Amazon EFS的成本较高，根据存储的数据量和IOPS计费。
   • Amazon S3：Amazon S3的成本较低，根据存储的数据量、请求次数和数据传输量计费。

下面是一个基本的Python代码示例，展示了如何使用Amazon EFS和S3进行文件读写操作：

# 使用Amazon EFS进行文件读写
import os

efs_mount_path = '/mnt/efs'  # EFS挂载路径

# 读取文件
file_path = os.path.join(efs_mount_path, 'file.txt')
with open(file_path, 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)

# 写入文件
file_path = os.path.join(efs_mount_path, 'file.txt')
with open(file_path, 'w') as file:
    file.write('Hello, Amazon EFS!')

# 使用Amazon S3进行文件读写
import boto3

s3_bucket = 'your-s3-bucket'  # S3存储桶名称
s3_key = 'file.txt'  # S3对象键

# 读取文件
s3 = boto3.client('s3')
response = s3.get_object(Bucket=s3_bucket, Key=s3_key)
content = response['Body'].read().decode('utf-8')
print(content)

# 写入文件
s3 = boto3.client('s3')
s3.put_object(Bucket=s3_bucket, Key=s3_key, Body='Hello, Amazon S3!')

这个示例展示了使用Amazon EFS和S3进行文件的读写操作。你可以根据具体的需求和场景，选择适合的数据存储服务。