如何使用python写出一段代码，能够将列表["我","是","白","小","吃"]当中的字不重复地排列组成句子，每个组合不重复，组合当中的每个字也不重复，并使用api将所有排列的结果进行翻译，翻译成英文，并使用语料库评估每个句子中文和英文的可读性，再将所有排列，翻译成英文的结果，以及可读性的评估输出成为dataframe

以下是使用 Python 编写的代码，可以实现将列表["我","是","白","小","吃"]中的字不重复地排列组成句子，每个组合不重复，组合中的每个字也不重复，并使用 API 将所有排列的结果进行翻译，翻译成英文，并使用语料库评估每个句子中文和英文的可读性，再将所有排列，翻译成英文的结果，以及可读性的评估输出成为 dataframe。

import itertools
import requests
import pandas as pd

# 列表中的字不重复地排列组成句子，每个组合不重复，组合中的每个字也不重复
lst = ["我", "是", "白", "小", "吃"]
combinations = set(itertools.permutations(lst))

# 使用 API 将所有排列的结果进行翻译，翻译成英文
url = "https://api-free.deepl.com/v2/translate"
params = {
    "auth_key": "your_auth_key",
    "source_lang": "ZH",
    "target_lang": "EN",
}
translations = []
for combination in combinations:
    text = "".join(combination)
    params["text"] = text
    response = requests.post(url, params=params)
    translation = response.json()["translations"][0]["text"]
    translations.append(translation)

# 使用语料库评估每个句子中文和英文的可读性
# 这里使用了一个假的评估函数，实际使用时需要替换为真实的评估函数
def evaluate(text):
    return len(text)

scores = []
for combination, translation in zip(combinations, translations):
    chinese_text = "".join(combination)
    english_text = translation
    chinese_score = evaluate(chinese_text)
    english_score = evaluate(english_text)
    scores.append((chinese_score, english_score))

# 将所有排列、翻译成英文的结果以及可读性的评估输出成为 dataframe
df = pd.DataFrame({
    "Chinese": ["".join(combination) for combination in combinations],
    "English": translations,
    "Chinese Score": [score[0] for score in scores],
    "English Score": [score[1] for score in scores],
})