用闭包封装数据格式化逻辑，通过工厂函数接收映射配置生成专属格式化函数，支持路径提取、空值归一、类型转换及运行时策略切换，配合解构入参与默认值降低调用门槛，并注意避免内存泄漏。
直接用闭包封装数据格式化逻辑，能把转换规则和原始数据解耦，让同一套处理流程适配不同接口响应结构，避免重复写 if-else 或硬编码字段映射。
把格式化规则“封进”闭包，复用不改逻辑
不同 API 返回的字段名、嵌套层级、空值表示方式常不一致（比如有的用 null，有的用 ""，有的把用户信息包在 data.user 里）。与其每个请求后都手动处理，不如写一个工厂函数，接收字段映射配置，返回专属格式化函数：
- 外层函数接收配置对象，如 { id: "uid", name: "full_name", avatar: "profile.avatar" }
- 内层函数接收原始响应数据，按配置做路径提取、空值归一、类型转换
- 每次调用返回的函数都自带一套规则，互不影响
支持运行时动态切换格式策略
有些场景需要根据环境或用户权限返回不同结构的数据。闭包能天然携带上下文，比如：
- 传入 isCompact: true，格式化函数自动省略地址、联系方式等非关键字段
- 传入 locale: "zh-CN"，自动对时间、数字做本地化格式化
- 这些参数在工厂创建时固化，后续所有调用都自动生效，不用每次传
配合解构 + 默认值，降低调用门槛
格式化函数本身可以设计成解构入参，让调用更自然：
- 接受 { data, meta, error } 结构的对象，而不是要求必须是 Axios 响应全量对象
- 内置默认行为：没传 error 就当成功；meta.total 缺失就设为 data.length
- 调用时只需 formatter({ data: res.data })，不用关心其他字段存不存在
避免内存泄漏的小提醒
闭包会持有对外部变量的引用，如果格式化函数长期驻留（比如挂到全局工具对象上），要小心意外捕获大对象：
- 不要在工厂函数里直接传入整个响应体，只提取必要字段做配置
- 若需缓存中间结果（如正则、模板字符串），确保它们体积可控
- 不再使用某格式化实例时，可主动赋值为 null，协助垃圾回收
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