Zufallsdaten aus regulären Ausdrücken beziehen sich auf die Generierung von Zeichenfolgen, die einem bestimmten Muster eines regulären Ausdrucks (Regex) entsprechen. Dies ist das Gegenteil der typischen Verwendung von regulären Ausdrücken (die prüfen, ob Zeichenfolgen einem Muster entsprechen) – stattdessen werden übereinstimmende Zeichenfolgen generiert.
Beispiel: Aus dem regulären Ausdruck \d{3}-[A-Z]{2} könnte ein Generator Folgendes erzeugen: 123-AB.
Generierung von Testdaten, die strikt den Formatregeln entsprechen (z. B. Telefonnummern, E-Mail-Adressen, IDs).
Validierung von regulären Ausdrücken durch Generierung bekannter übereinstimmender Zeichenfolgen.
Fuzz-Tests zur Überprüfung von Software oder der Eingabevalidierungslogik.
Simulation von Benutzereingaben die einem bestimmten Muster folgt.
Beschleunigung der Entwicklung durch Automatisierung der Erstellung strukturierter Mock-Daten.
Unit-Tests oder automatisierte Tests zur Eingabevalidierung.
Fuzz-Tests stellen sicher, dass Anwendungen nicht durch gültige, unerwartete Eingaben abstürzen.
Generierung von Mock-Datenbanken mit realistischen, formatkorrekten Werten.
Trainingsmodelle, bei denen bestimmte Formate erforderlich sind (z. B. NLP für E-Mail-Adressen oder Codes).
UI-Formulartests, bei denen Formulareingaben strengen Formaten entsprechen müssen.
